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Enregistrement W4403208690 · doi:10.1093/braincomms/fcae348

Repetitive subconcussion results in disrupted neural activity independent of concussion history

2024· article· en· W4403208690 sur OpenAlexafffund
Kevin Grant Solar, Matthew Ventresca, Rouzbeh Zamyadi, Jing Zhang, Rakesh Jetly, Oshin Vartanian, Shawn G. Rhind, Benjamin T. Dunkley

Notice bibliographique

RevueBrain Communications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoDefence Research and Development CanadaUniversity of OttawaHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesDefence Research and Development CanadaMinistère de la Défense NationaleInnovation for Defence Excellence and Security
Mots-clésConcussionNeural activityNeuroscienceMedicinePhysical medicine and rehabilitationPsychologyInjury preventionPoison controlMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Concussion is a public health crisis that results in a complex cascade of neurochemical changes that can have life-changing consequences. Subconcussions are generally considered less serious, but we now realize repetitive subconcussions can lead to serious neurological deficits. Subconcussions are common in contact sports and the military where certain personnel are exposed to repetitive occupational blast overpressure. Post-mortem studies show subconcussion is a better predictor than concussion for chronic traumatic encephalopathy—a progressive and fatal neurodegenerative tauopathy, only diagnosable post-mortem—thus, an in vivo biomarker would be transformative. Magnetoencephalography captures the dynamics of neuronal electrochemical action, and functional MRI shows that functional connectivity is associated with tauopathy patterns. Therefore, both imaging modalities could provide surrogate markers of tauopathy. In this cross-sectional study, we examined the effects of repetitive subconcussion on neuronal activity and functional connectivity using magnetoencephalography and functional MRI, and on neurological symptoms and mental health in a military sample. For magnetoencephalography and outcome analyses, 81 participants were split into ‘high’ and ‘low’ blast exposure groups using the generalized blast exposure value: n = 41 high blast (26.4–65.7 years; 4 females) and n = 40 low blast (28.0–63.3 years; 8 females). For functional MRI, two high blast male participants without data were excluded: n = 39 (29.6–65.7 years). Magnetoencephalography revealed disrupted neuronal activity in participants with a greater history of repetitive subconcussions, including neural slowing (higher delta activity) in right fronto-temporal lobes and subcortical regions (hippocampus, amygdala, caudate, pallidum and thalamus), and functional dysconnectivity in the posterior default mode network (lower connectivity at low and high gamma). These abnormalities were independent of concussion or traumatic stress history, and magnetoencephalography showed functional dysconnectivity not detected in functional MRI. Besides magnetoencephalography changes, those with higher blast exposure had poorer somatic and cognitive outcomes, with no blast-related differences in mental health or associations between neurological symptoms and neuronal activity. This study suggests that repetitive subconcussions have deleterious effects on brain function and that magnetoencephalography provides an avenue for both treatment targets by identifying affected brain regions and in prevention by identifying those at risk of cumulative subconcussive neurotrauma.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,753
Score d'incertitude au seuil0,426

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,271 · 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 tête enseignante, 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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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