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Enregistrement W4413930278 · doi:10.3390/s25175388

Neurophysiology of Downhill Mountain Bike Athletes—Benchmark Assessments of Event-Related Potentials

2025· article· en· W4413930278 sur OpenAlexafffund
Matthew G. Neill, Elizabeth K. S. Fletcher, Ember Larson, Kristina Fraser, Scott Ramsay, Jonathan D. Smirl, Carolyn A. Emery

Notice bibliographique

RevueSensors · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensLibin Cardiovascular Institute of AlbertaUniversity of British ColumbiaProvincial Health Services AuthorityHotchkiss Brain InstituteAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsInternational Olympic Committee
Mots-clésAthletesBenchmark (surveying)Event (particle physics)NeurophysiologyComputer sciencePhysical medicine and rehabilitationPsychologyCartographyNeuroscienceGeographyMedicinePhysical therapyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Downhill mountain biking (MTB) is a high-velocity sport where riders are potentially exposed to impacts and concussion. Rapidly obtained Event-Related Potentials (ERPs) are a promising use of portable electroencephalography for clinical assessment of concussion-related neurological impairment at the point of care. However, the baseline neuroelectric profile of this specific sporting population is not fully understood. This study investigated the amplitude and latency of the N100, P300 and N400 ERPs at baseline among MTB athletes by age, sex and caffeine consumption. Methods: MTB athletes, aged 13–45, competing in the 2024 Whistler Crankworx MTB competition were recruited for this cross-sectional analysis. Self-reported sex, age and caffeine consumption were captured and pre-event baseline neurological evaluations of the N100, P300 and N400 ERPs (n = 92) were completed using a portable electroencephalograph (NeuroCatch). Results: Females had a 1.12 µV higher N100 amplitude (95%CI; 0.15, 2.08, p = 0.024) and 2.11 µV higher P300 amplitude (95%CI; 0.69, 3.52, p = 0.004) than males. Further, the N400 amplitude was 0.05 µV lower per year that age increases (95%CI; −0.08, −0.01, p = 0.011). Greater than normal caffeine consumption was associated with a 1.39 µV lower (95%CI; −2.68, −0.09, p = 0.036) and 18.96 ms (−28.29, −9.64, p < 0.001) faster N100 response. Conclusions: Age, sex and caffeine consumption must be considered to inform the clinical implement of ERPs for monitoring concussion in extreme sport athletes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,340 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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