Investigating the Association Between Extended Participation in Collision Sports and Fluid Biomarkers Among Masters Athletes
Notice bibliographique
Résumé
Traumatic brain injuries (TBIs) and concussions are prevalent in collision sports, and there is evidence that levels of exposure to such sports may increase the risk of neurological abnormalities. Elevated levels of fluid-based biomarkers have been observed after concussions or among athletes with a history of participating in collision sports, and certain biomarkers exhibit sensitivity toward neurodegeneration. This study investigated a cohort of 28 male amateur athletes competing in “Masters” competitions for persons >35 years of age. The primary objective of this study was to compare the levels of blood and saliva biomarkers associated with brain injury, inflammation, aging, and neurodegeneration between athletes with an extensive history of collision sport participation (i.e., median = 27 years; interquartile range = 18–44, minimum = 8) and those with no history. Plasma proteins associated with neural damage and neurodegeneration were measured using Simoa ® assays, and saliva was analyzed for markers associated with inflammation and telomere length using quantitative real-time polymerase chain reaction. There were no significant differences between collision and non-collision sport athletes for plasma levels of glial fibrillary acidic protein, neurofilament light, ubiquitin C-terminal hydrolase L1, tau, tau phosphorylated at threonine 181, and brain-derived neurotrophic factor. Moreover, salivary levels of genes associated with inflammation and telomere length were similar between groups. There were no significant differences between groups in symptom frequency or severity on the Sport Concussion Assessment Tool–5th Edition. Overall, these findings provide preliminary evidence that biomarkers associated with neural tissue damage, neurodegeneration, and inflammation may not exhibit significant alterations in asymptomatic amateur athletes with an extensive history of amateur collision sport participation.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».