Chronic traumatic encephalopathy-neuropathologic change in a routine neuropathology service: 7-year follow-up
Notice bibliographique
Résumé
To follow our 2016 study of chronic traumatic encephalopathy neuropathologic change (CTE-NC) in our forensic autopsy service, we prospectively screened all cases with clinical histories of multiple concussions, persistent post-head injury symptoms, or ≥3 hospital investigations for head injuries from 2016 to 2022 inclusive using hyperphosphorylated tau (p-tau) immunostaining. The cases had routine brain sampling plus 4-6 additional lateral hemisphere samples. When "pathognomonic" CTE-NC lesions were identified, additional p-tau immunostaining was done for CTE-NC staging. Of ∼1100 adult brains aged 18-65 years examined, 85 were screened, and 16 were positive for CTE-NC (2 women, 14 men, ages 35-61 years, median 47 years). Alcohol abuse was documented in 14 of 16 (8 in combination with other substances); 5 had developmental brain anomalies (2 presumed genetic, 3 from acquired perinatal insults). Widespread p-tau deposits (high CTE-NC) were found in 7 of 16. Old brain contusions were present in 9 of 16, but CTE-NC did not colocalize. Of particular interest were (1) a man with FGFR3 mutation/hypochondroplasia and life-long head banging, (2) a woman with cerebral palsy and life-long head banging, and (3) a man with bilateral peri-Sylvian polymicrogyria, alcohol abuse, and multiple head injuries. Thus, CTE-NC occurs in association with repeated head trauma outside contact sports. Substance abuse is a common determinant of risk behavior. The utility of diagnosing mild-/low-stage CTE-NC in this population remains to be determined.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».