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Enregistrement W4281614095 · doi:10.1101/2022.05.25.22275489

The International Concussion and Head Injury Research Foundation Brain health in Retired athletes Study of Ageing and Impact-Related Neurodegenerative Disease (ICHIRF-BRAIN Study)

2022· preprint· en· W4281614095 sur OpenAlexaff
Michael S. Turner, Cliff Beirne, Antonio Belli, Kaj Blennow, Henrik Zetterberg, Bonnie Kate Dewar, Valentina Di Pietro, Conor Gissane, Amanda Heslegrave, Victoria McEneaney, Adrian McGoldrick, James Murray, Patrick O’Halloran, Ben Pearson, Yannis Pitsiladis, Marco Toffoli, W. Huw Williams, Paul McCrory

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensTraffic Injury Research Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConcussionMedicinePopulationTraumatic brain injuryNeuropsychologyNeurocognitiveNeuropathologyDiseasePhysical therapyPoison controlPathologyInjury preventionPsychiatryCognitionEmergency medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction and aims Traumatic brain injury (TBI) is a leading cause of death and disability worldwide. Large registry studies have demonstrated a dose–response relationship between TBI and neurodegenerative disease ; however, disentangling the direct effects of TBI from ageing and/or a progressive neurodegenerative process is problematic. This study is a prospective long-term cohort study to examine a population of retired elite athletes at high risk of concussion and mTBI during their sporting careers compared to age- and sex-matched controls with no history of TBI. The aim is to determine the incidence and risk factors for neurodegenerative disease and/or age-related effects on brain health in this population. Methods and analysis A population of retired male and female elite athletes and controls aged 40-85 years, will be assessed at baseline and serial time points over 10 years during life using a multi-dimensional assessment including: Questionnaire; SCAT3/5; Neurological and physical examination; Instrumented balance assessment; Computerised neurocognitive screen; Neuropsychological assessment; Advanced MR brain neuroimaging; Visual saccades; Blood workup; Fluid biomarkers; Gut metabolomics; Salivary MicroRNA analysis; Genetic analysis; and where available Brain banking and neuropathology Ethics and dissemination Ethics approval was granted by St Mary’s University SMEC as well as at the various satellite trial sites. The trial is registered with ISRCTN (BioMed Central) with ID number: 11312093. In addition to the usual dissemination process, this phenotypically well-characterised dataset will reside in a publicly accessible infrastructure of integrated databases, imaging repositories, and biosample repositories and de-identified data will be made available to collaborating researchers.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,145
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,327 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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