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Enregistrement W4404523371 · doi:10.1007/s40279-024-02138-6

Associations Between Instrumented Mouthguard-Measured Head Acceleration Events and Post-Match Biomarkers of Astroglial and Axonal Injury in Male Amateur Australian Football Players

2024· article· en· W4404523371 sur OpenAlexaff
Lauren Evans, William T. O’Brien, Gershon Spitz, Steven Mutimer, Becca Xie, Lauren P. Giesler, Brendan P. Major, James W. Hickey, Spencer Roberts, Biswadev Mitra, Terence J. O’Brien, Sandy R. Shultz, Stuart J. McDonald

Notice bibliographique

RevueSports Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensVancouver Island University
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research Council
Mots-clésConcussionMedicineGlial fibrillary acidic proteinFootballLinear accelerationMouthguardPoison controlInternal medicinePhysical therapyInjury preventionAccelerationPhysicsImmunohistochemistryGeographyEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Advances in instrumented mouthguards (iMGs) allow for accurate quantification of single high-acceleration head impacts and cumulative head acceleration exposure in collision sports. However, relationships between these measures and risk of brain cell injury remain unclear. AIM: The purpose of this study was to quantify measures of non-concussive head impact exposure and assess their association with blood glial fibrillary acidic protein (GFAP), neurofilament light (NfL) and phosphorylated-tau-181 (p-tau-181) levels in male Australian football players. METHODS: A total of 31 athletes underwent in-season (24 h post-match) and post-season (> 5 weeks) blood collections and/or wore HITIQ Nexus A9 iMGs measuring peak linear (PLA) and rotational (PRA) acceleration. Match footage was used to verify and code impacts. Blood GFAP, NfL, and p-tau-181 were quantified using Simoa and natural log transformed for analysis. Associations between post-match biomarkers and within match maximum single impact and cumulative PLA/PRA were assessed with linear mixed models. RESULTS: In-season versus post-season elevations were found for GFAP (mean difference 0.14, 95% CI 0.01-0.26, p = 0.033), NfL (mean difference = 0.21, 95% CI 0.09-0.32, p = 0.001) and p-tau-181 (mean difference = 0.49, 95% CI 0.33-0.65, p < 0.001). Post-match GFAP was associated with maximum single impact PLA (B = 0.003, 95% CI 0.0002-0.005, p = 0.036), cumulative PLA (B = 0.001, 95% CI 0.0002-0.002, p = 0.017), cumulative PRA (B = 0.01, 95% CI 0.002-0.02, p = 0.014), and impact number (B = 0.03, 95% CI 0.003-0.05, p = 0.029) within a single match. Change in NfL levels between two-matches correlated with cumulative PLA (r = 0.80, 95% CI 0.38-0.95, p = 0.005), PRA (r = 0.71, 95% CI 0.19-0.92, p = 0.019) and impact number (r = 0.63, 95% CI 0.05-0.89, p = 0.038). CONCLUSION: Maximum and cumulative head accelerations in Australian football, measured by iMGs, were associated with elevated blood biomarkers of brain injury, highlighting the potential of both technologies for head impact management in collision sports.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,758

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations6
Publié2024
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Résumé présentoui

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