Unusual combinations of neurodegenerative pathologies with chronic traumatic encephalopathy (<scp>CTE</scp>) complicates clinical prediction of <scp>CTE</scp>
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Chronic traumatic encephalopathy (CTE) has gained widespread attention due to its association with multiple concussions and contact sports. However, CTE remains a postmortem diagnosis, and the link between clinical symptoms and CTE pathology is poorly understood. This study aimed to investigate the presence of copathologies and their impact on symptoms in former contact sports athletes. METHODS: This was a retrospective case series design of 12 consecutive cases of former contact sports athletes referred for autopsy. Analyses are descriptive and include clinical history as well as the pathological findings of the autopsied brains. RESULTS: All participants had a history of multiple concussions, and all but one had documented progressive cognitive, psychiatric, and/or motor symptoms. The results showed that 11 of the 12 participants had evidence of CTE in the brain, but also other copathologies, including different combinations of tauopathies, and other rare entities. CONCLUSIONS: The heterogeneity of symptoms after repetitive head injuries and the diverse pathological combinations accompanying CTE complicate the prediction of CTE in clinical practice. It is prudent to consider the possibility of multiple copathologies when clinically assessing patients with repetitive head injuries, especially as they age, and attributing neurological or cognitive symptoms solely to presumptive CTE in elderly patients should be discouraged.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».