Neurological Biomarker Profiles in Royal Canadian Air Force (RCAF) Pilots and Aircrew
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVES: Military aviators can be exposed to extreme physiological stressors, including decompression stress, G-forces, as well as intermittent hypoxia and/or hyperoxia, which may contribute to neurobiological dysfunction/damage. This study aimed to investigate the levels of neurological biomarkers in military aviators to assess the potential risk of long-term brain injury and neurodegeneration. METHODS: This cross-sectional study involved 48 Canadian Armed Forces (CAF) aviators and 48 non-aviator CAF controls. Plasma samples were analyzed for biomarkers of glial activation (GFAP), axonal damage (NF-L, pNF-H), oxidative stress (PRDX-6), and neurodegeneration (T-tau), along with S100b, NSE, and UCHL-1. The biomarker concentrations were quantified using multiplexed immunoassays. RESULTS: < 0.001), indicating increased glial activation, axonal injury, and oxidative stress. Trends toward higher levels of S100b, NSE, and UCHL-1 were observed but were not statistically significant. The elevated biomarker levels suggest cumulative brain damage, raising concerns about potential long-term neurological impairments. CONCLUSIONS: Military aviators are at increased risk for neurobiological injury, including glial and axonal damage, oxidative stress, and early neurodegeneration. These findings emphasize the importance of proactive monitoring and further research to understand the long-term impacts of high-altitude flight on brain health and to develop strategies for mitigating cognitive decline and neurodegenerative risks in this population.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».