Altered Brain Functional Connectivity in Female Athletes Over the Course of a Season of Collision or Contact Sports
Notice bibliographique
Résumé
University athletes are exposed to numerous impacts to the body and head, though the potential cumulative effects of such hits remain elusive. This study examined resting-state functional connectivity (rsFC) of brain networks in female varsity athletes over the course of a season. Nineteen female university athletes involved in collision ( N = 12) and contact ( N = 7) sports underwent functional magnetic resonance imaging scans at both pre- and post-season. A group-level independent component analysis (ICA) was used to investigate differences in rsFC over the course of a season and differences between contact and collision sport athletes. Decreased rsFC was observed over the course of the season between the default mode network (DMN) and regions in the frontal, parietal, and occipital lobe ( p false discovery rate, ≤0.05) driven by differences in the contact group. There was also a main effect of group in the dorsal attention network (DAN) driven by differences between contact and collision groups at pre-season. Differences identified over the course of a season of play indicate largely decreased rsFC within the DMN, and level of contact was associated with differences in rsFC of the DAN. The association between exposure to repetitive head impacts (RHIs) and observed changes in network rsFC supplements the growing literature suggesting that even non-concussed athletes may be at risk for changes in brain functioning. However, the complexity of examining the direct effects of RHIs highlights the need to consider multiple factors, including mental health and sport-specific training and expertise, that may potentially be associated with neural changes.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».