LONG TERM NEUROPSYCHOLOGICAL OUTCOME AND EFFECT OF COGNITIVE RESERVE IN RETIRED ATHLETES
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objectives Cognitive reserve is hypothesised as a protective process against cognitive impairment arising from brain injury. Different life experiences provide a shield against the effects of brain changes to modulate or delay the expression of cognitive impairment. The current study investigated the long-term neuropsychological outcome of retired, predominantly equestrian, athletes. Methods Neuropsychological performance of participants with a history of concussion was compared to age-matched controls using Principle Components Analysis (PCA) regression, adjusted for participant characteristics. Premorbid function was used as an index of cognitive reserve. Results Three components were identified that explained greater than 95 percent of the variance in 14 neuropsychology tests; the first component (PC1) explained 87 percent of the variance. A regression model on PC1 identified an association between concussion and PC1, with lower scores in concussed participants with lower premorbid function. Conclusions A history of concussion is associated with lower neuropsychological performance, and this is more pronounced in individuals with lower premorbid functioning, an indicator of cognitive reserve. What is already known on this topic There is a need to clarify long term neuropsychological outcome following sports related concussion. What this study adds There is a subset of retired athletes who are better able to withstand the cognitive impact of sports related concussion given higher cognitive reserve. How this study might affect research, practice or policy Future research needs to explore modifiable factors to protect brain health in retired athletes, with the use of clinically meaningful measures of cognitive functioning. There is a need for longitudinal assessment and follow-up to clarify the role of cognitive reserve in retired athletes.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».