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Enregistrement W4311998840 · doi:10.1002/alz.065948

Examining brain structural and functional changes in mTBI with biomarkers of neurodegeneration

2022· article· en· W4311998840 sur OpenAlexaff
Indira García‐Cordero, Anna Vasilevskaya, Foad Taghdiri, Mozhgan Khodadadi, Charles Tator, David J. Mikulis, Apameh Tarazi, Asma Mushtaque, Brenda Colella, Robin Green, Maria Carmela Tartaglia

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensUniversity Health NetworkToronto Western HospitalOccupational Cancer Research CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDefault mode networkTraumatic brain injuryPsychologyDementiaConcussionBiomarkerAudiologyNeuropsychologyMedicineOncologyInternal medicineNeuroscienceCognitionPsychiatryPoison controlDiseaseInjury prevention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Mild traumatic brain injury (mTBI) in former contact sports athletes is a risk factor for dementia. However, it is unknown why only some individuals with mTBI develop dementia, suggesting that head injury exposure alone is not sufficient to produce the condition. We hypothesize that mTBI could be associated with neurodegenerative processes that target specific brain structures and connectivity networks and increase vulnerability to dementia. Method 46 male former professional athletes with a history of multiple concussions were recruited. To compare participants with evidence of underlying pathology versus participants without any evidence, the sample was divided into neurodegenerative biomarker positive (N+, n = 25) and negative (N‐, n = 21) groups. The division was based on the positivity in at least one of these biomarkers: cerebrospinal fluid total tau (> 300 pg/ml), cortical positron emission tomography tau standardized uptake value ratio (>1.30) and serum neurofilament light‐chain (> 12.5 pg/ml). Groups were matched for age and number of concussions. Cognitive profiles were assessed by comparing the following scores between groups: Trail Making Test ratio, Digit Span Backwards, Paced Auditory Serial Addition Test, verbal fluency, and Rey Auditory Verbal Learning Test (RAVLT). Grey matter volume was calculated by voxel‐based morphometry and compared between groups. Functional connectivity differences were evaluated for the default mode (DMN), the salience (SN) and the dorsal attention (DAN) networks. Results (N+) presented more number of intrusions at immediate (p = 0.04, FDR corrected) and short delay recall (p = 0.02, FDR corrected) and worse recognition discrimination index (p = 0.02, FDR corrected) in the RAVLT in comparison to (N‐). In addition, (N+) displayed more atrophy in the left frontal superior and middle gyrus (p < 0.001, extended threshold = 50 voxels) and disconnection of the DAN (p < 0.001, FWE cluster correction) versus (N‐). No significant differences were obtained for the DMN and SN. Conclusion Frontal atrophy and DAN abnormal connectivity may underlie cognitive deficits in the (N+) group. Biomarkers of neurodegeneration provide a sensitive tool to detect participants with structural and functional changes and may associate with higher risk to develop dementia after mTBI.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,213 · 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
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