Repetitive Low-Level Blast Exposure Alters Circulating Myeloperoxidase, Matrix Metalloproteinases, and Neurovascular Endothelial Molecules in Experienced Military Breachers
Notice bibliographique
Résumé
Repeated exposure to low-level blast overpressure, frequently experienced during explosive breaching and heavy weapons use in training and operations, is increasingly recognised as a serious risk to the neurological health of military personnel. Although research on the underlying pathobiological mechanisms in humans remains limited, this study investigated the effects of such exposure on circulating molecular biomarkers associated with inflammation, neurovascular damage, and endothelial injury. Blood samples from military breachers were analysed for myeloperoxidase (MPO), matrix metalloproteinases (MMPs), and junctional proteins indicative of blood-brain barrier (BBB) disruption and endothelial damage, including occludin (OCLN), zonula occludens-1 (ZO-1), aquaporin-4 (AQP4), and syndecan-1 (SD-1). The results revealed significantly elevated levels of MPO, MMP-3, MMP-9, and MMP-10 in breachers compared to unexposed controls, suggesting heightened inflammation, oxidative stress, and vascular injury. Increased levels of OCLN and SD-1 further indicated BBB disruption and endothelial glycocalyx degradation in breachers. These findings highlight the potential for chronic neurovascular unit damage/dysfunction from repeated blast exposure and underscore the importance of early targeted interventions-such as reducing oxidative stress, reinforcing BBB integrity, and managing inflammation-that could be essential in mitigating the risk of long-term neurological impairment associated with blast exposure.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».