Impact of gulf war toxic exposures after mild traumatic brain injury
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Chemical and pharmaceutical exposures have been associated with the development of Gulf War Illness (GWI), but how these factors interact with the pathophysiology of traumatic brain injury (TBI) remains an area of study that has received little attention thus far. We studied the effects of pyridostigmine bromide (an anti-nerve agent) and permethrin (a pesticide) exposure in a mouse model of repetitive mild TBI (r-mTBI), with 5 impacts over a 9-day period, followed by Gulf War (GW) toxicant exposure for 10 days beginning 30 days after the last head injury. We then assessed the chronic behavioral and pathological sequelae 5 months after GW agent exposure. We observed that r-mTBI and GWI cumulatively affect the spatial memory of mice in the Barnes maze and result in a shift of search strategies employed by r-mTBI/GW exposed mice. GW exposure also produced anxiety-like behavior in sham animals, but r-mTBI produced disinhibition in both the vehicle and GW treated mice. Pathologically, GW exposure worsened r-mTBI dependent axonal degeneration and neuroinflammation, increased oligodendrocyte cell counts, and increased r-mTBI dependent phosphorylated tau, which was found to colocalize with oligodendrocytes in the corpus callosum. These results suggest that GW exposures may worsen TBI-related deficits. Veterans with a history of both GW chemical exposures as well as TBI may be at higher risk for worse symptoms and outcomes. Subsequent exposure to various toxic substances can influence the chronic nature of mTBI and should be considered as an etiological factor influencing mTBI recovery.
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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 ».