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Physiological Alterations within the Cerebrovasculature in Survivors of Intimate Partner Violence

2017· other· en· W6908785355 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBiblioBoard Library Catalog (Open Research Library) · 2017
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDomestic violencePopulationPoison controlNeurocognitiveInjury preventionOccupational safety and healthSuicide preventionTraumatic brain injuryHuman factors and ergonomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Problem: Intimate partner violence (IPV) is an under-reported but extremely prevalent problem in North America. It is estimated 51.9 million (29%) women and 18 million (10%) men living in Canada (or USA) will experience rape, stalking, or physical violence from an intimate partner at some point in the lives. Recently it has been reported there are >10 million people in North America each year who are victims of domestic abuse, with 25% of survivors report being hit in the head more than 20 times in the past 5 years. The prevalence of traumatic brain injuries (TBI) within this population is thought to range between 30% and 74%, as the face, head and neck are among the most commonly reported targets of the physical assault by IPV survivors. Given these injury mechanisms, it is understandable some of the mental health challenges faced by victims of IPV may be rooted in alterations in brain physiology/function.Objectives: The overall objective of this investigation is to understand the physiological changes underlying the symptoms and deficits in neurocognitive function observed in the women who have experienced IPV. Primary Hypothesis: TBI as a result of IPV will lead to quantifiable impairments in cerebral blood flow regulation (i.e. cerebral autoregulation and neurovascular coupling metrics). Secondary Hypothesis: The degree of impairment in cerebrovascular and cardiovascular functions will correlate with higher degrees of brain injury severity in survivors of IPV.Methods: Eighteen female IPV survivors (35.4 u00b1 8.7 years; BMI 25.5 u00b1 7.4 kg/cm2) with 13.4 u00b1 1.7 years of education participated in this investigation. The survivors were tested on 2 separate days. The first day consisted of the psychopathological self-reported and semi-structured interviews performed by a trained clinician. The second day consisted of the SCAT5 and a series of laboratory based examinations including an assessment of cerebral autoregulation and neurovascular coupling tasks.Results: IPV survivors with greater brain injury severity assessment scores (indicative of more frequent, recent and severe TBIs) displayed greater alterations in certain cerebrovascular markers (increase buffering in cerebral autoregulation, reductions in cerebral blood velocity) with minimal changes to others (area under the curve for neurovascular coupling). Conclusions: These findings of reductions in cerebral blood velocity and increased buffering in cerebral autoregulation are indicative of stiffening of the cerebrovasculature in this population. Of additional concern is these impairments appear to be related to the severity of self-reported brain injury and may contribute to the augmented symptoms reported in this population. Taken together, the current study provides objective evidence of TBI-related cerebrovascular impairments in women who have experienced IPV and suggests this should be taken into account in providing support services to this population as they negotiate the myriad changes required to break the abuse cycle.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

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)0,0030,000

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
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