White matter hyperintensities in former American football players
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The presentation, risk factors, and etiologies of white matter hyperintensities (WMH) in people exposed to repetitive head impacts are unknown. We examined the burden and distribution of WMH, and their association with years of play, age of first exposure, and clinical function in former American football players. METHODS: A total of 149 former football players and 53 asymptomatic unexposed participants (all men, 45-74 years) completed fluid-attenuated inversion recovery magnetic resonance imaging, neuropsychological testing, and self-report neuropsychiatric measures. Lesion Segmentation Toolbox estimated WMH. Analyses were performed in the total sample and stratified by age 60. RESULTS: In older but not younger participants, former football players had greater total, frontal, temporal, and parietal log-WMH compared to asymptomatic unexposed men. In older but not younger former football players, greater log-WMH was associated with younger age of first exposure to football and worse executive function. DISCUSSION: In older former football players, WMH may have unique presentations, risk factors, and etiologies. HIGHLIGHTS: Older but not younger former football players had greater total, frontal, temporal, and parietal lobe white matter hyperintensities (WMH) compared to same-age asymptomatic unexposed men. Younger age of first exposure to football was associated with greater WMH in older but not younger former American football players. In former football players, greater WMH was associated with worse executive function and verbal memory.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».