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Enregistrement W4384943329 · doi:10.1212/wnl.0000000000207543

Microstructural Alterations in Tract Development in College Football and Volleyball Players

2023· article· en· W4384943329 sur OpenAlexaff
Maged Goubran, Brian D. Mills, Marios Georgiadis, Mahta Karimpoor, Nicole Mouchawar, Sohrab Sami, Emily L. Dennis, Carolyn Akers, Lex A. Mitchell, Brian M. Boldt, David Douglas, Phillip DiGiacomo, Jarrett Rosenberg, Gerald A. Grant, Max Wintermark, David B. Camarillo, Michael Zeineh

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFractional anisotropyDiffusion MRIFootballCorpus callosumConcussionSuperior longitudinal fasciculusMedicineCingulum (brain)PsychologyPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationPoison controlMagnetic resonance imagingAnatomyInjury preventionRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Objectives Repeated impacts in high-contact sports such as American football can affect the brain9s microstructure, which can be studied using diffusion MRI. Most imaging studies are cross-sectional, do not include low-contact players as controls, or lack advanced tract-specific microstructural metrics. We aimed to investigate longitudinal changes in high-contact collegiate athletes compared with low-contact controls using advanced diffusion MRI and automated fiber quantification. Methods We examined brain microstructure in high-contact (football) and low-contact (volleyball) collegiate athletes with up to 4 years of follow-up. Inclusion criteria included university and team enrollment. Exclusion criteria included history of neurosurgery, severe brain injury, and major neurologic or substance abuse disorder. We investigated diffusion metrics along the length of tracts using nested linear mixed-effects models to ascertain the acute and chronic effects of subconcussive and concussive impacts, and associations between diffusion changes with clinical, behavioral, and sports-related measures. Results Forty-nine football and 24 volleyball players (271 total scans) were included. Football players had significantly divergent trajectories in multiple microstructural metrics and tracts. Longitudinal increases in fractional anisotropy and axonal water fraction, and decreases in radial/mean diffusivity and orientation dispersion index, were present in volleyball but absent in football players (all findings |T-statistic|> 3.5, p value <0.0001). This pattern was present in the callosum forceps minor, superior longitudinal fasciculus, thalamic radiation, and cingulum hippocampus. Longitudinal differences were more prominent and observed in more tracts in concussed football players (n = 24, |T|> 3.6, p < 0.0001). An analysis of immediate postconcussion scans (n = 12) demonstrated a transient localized increase in axial diffusivity and mean/radial kurtosis in the uncinate and cingulum hippocampus (|T| > 3.7, p < 0.0001). Finally, within football players, those with high position-based impact risk demonstrated increased intracellular volume fraction longitudinally (T = 3.6, p < 0.0001). Discussion The observed longitudinal changes seen in football, and especially concussed athletes, could reveal diminished myelination, altered axonal calibers, or depressed pruning processes leading to a static, nondecreasing axonal dispersion. This prospective longitudinal study demonstrates divergent tract-specific trajectories of brain microstructure, possibly reflecting a concussive and repeated subconcussive impact-related alteration of white matter development in football 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)0,001
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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