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Enregistrement W4234471265 · doi:10.1016/j.jalz.2016.06.2308

P4‐216: Reduction in Hippocampal Volume is Associated With Age and Memory Deficits in Retired Professional Football Players

2016· article· en· W4234471265 sur OpenAlexaffabout
Karen Misquitta, Mahsa Dadar, Apameh Tarazi, Ahmed Ebraheem, Namita Multani, Mozhgan Khodadadi, Ruma Goswami, Richard Wennberg, Charles H. Tator, Robin Green, Brenda Colella, Karen D. Davis, David J. Mikulis, D. Louis Collins, Maria Carmela Tartaglia

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensUniversity Health NetworkMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and HospitalOccupational Cancer Research CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFootballPsychologyFootball playersHippocampal formationCollege footballReduction (mathematics)MedicineGerontologyNeuroscienceHistoryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Repeated concussions are associated with post-concussive symptoms including memory impairment. Professional athletes in contact sports seem to be at greater risk of persistent symptoms due to repeated concussions. We used volumetric analysis to test whether repeated concussions have delayed effects in terms of decreased hippocampal volume and poor memory performance in former professional football players. Participants were 38 retired Canadian Football League (ex-CFL) players (age=56.0+12.9 years) and 21 healthy male controls (age=48.3+10.7 years) without history of concussion. Controls from the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative database (ADNI) (N=179) were used for validation because of our small control sample size. The number of self-reported concussions in the ex-CFL group ranged from 0-48. Participants underwent a 3T T1-weighted structural MRI scan and a Rey Auditory Verbal Learning Test (RAVLT) to assess verbal memory. Scans were pre-processed using a standard pipeline: image intensity non-uniformity correction, intensity range normalization (0-100), stereotaxic registration and non-linear warping to an average template brain (Montreal Neurological Institute ICBM-152). Volumetric analysis was performed and hippocampal volumes were correlated with age, adjusting for intracranial volume, and with RAVLT word recall scores, adjusting for age. The ex-CFL players showed a significant association between age and left hippocampal (LH) (r=-.60,p<.001) and right hippocampal (RH) volume (r=-.57,p<.001), whereas in controls this trend was non-significant (LH r=-.32,p=.16; RH r=-.33,p=.14, respectively). A similar but significant association was found between age and both the LH and RH volumes (r=-.40,p<.001; r=-.36,p<.001, respectively) in controls from the ADNI database. In the ex-CFL group, we found a correlation between volume of the LH and RH and word recall performance on the RAVLT short delay (r=.45,p=.01; r=.42,p=.02 respectively) and long delay (r=.41,p=.02; r=.38,p=.04 respectively). No association was observed between LH and RH volumes and RAVLT short or long delay scores in our control group. Our data suggest a stronger effect of age on hippocampal volume in ex-CFL than in individuals without a history of concussion. The hippocampal volumes in the ex-CFL were related to performance on a verbal memory task. Multiple concussions may contribute to accelerated aging of the hippocampus that could explain some of the cognitive complaints reported by athletes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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