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Enregistrement W7117238943 · doi:10.1002/alz70857_102283

White Matter Hyperintensity in Athletes: A cross‐sectional study

2025· article· en· W7117238943 sur OpenAlexaffabout
Yasmin Soliman, Tartaglia Cr, Juan‐Camilo Vargas‐González, Tator Ch, R Green, Chloe Anastassiadis, Vishaal Sumra, Artee Srivastava

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensOntario Brain InstituteOccupational Cancer Research CentreToronto Western HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConcussionHyperintensityAthletesCognitionWhite matterMedical history

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: . This study investigates the relationships between concussion history, vascular risk factors, and WMH volume, as well as their associations with cognitive outcomes in athletes with RHI. METHOD: This cross-sectional study included 96 male professional contact sports athletes enrolled in the Canadian Concussion Centre's concussion monitoring program and 21 male controls without a history of concussion. WMH volumes were quantified from T2-weighted FLAIR magnetic resonance imaging using automated segmentation. Vascular risk factors were assessed via questionnaires. Cognitive function was evaluated with standardized neuropsychological tests, and composite scores for memory and executive function were derived using normative data for both athletes and controls. All analyses controlled for age. Linear regression models evaluated associations between concussion history (treated as a continuous variable), WMH volume, cognitive performance, and vascular risk factors. RESULT: Athletes had significantly greater WMH volume than controls (median 1.3 ml vs. 0.8 ml, p = 0.024), although the difference was insignificant when normalized to total intracranial volume. Age was the strongest predictor of WMH volume (β = 0.3851, p < 0.001) and was associated with reduced hippocampal (right: β = -0.012, p < 0.001; left: β = -0.011, p = 0.001) and amygdala volumes (right: β = -0.003, p = 0.003; left: β = -0.004, p = 0.003). Concussion history was associated with declines in executive function (β = -0.0244, p = 0.034) and memory (β = -0.0539, p = 0.027) but not with WMH volume. Vascular risk factors were not significantly associated with WMH or cognitive outcomes. CONCLUSION: Athletes with RHI demonstrated higher WMH volume than controls, mainly driven by age rather than concussion history or vascular risk factors. Concussion history was associated with cognitive impairments in executive function and memory, emphasizing the importance of cognitive monitoring in aging athletes and the need for longitudinal studies to explore the interplay between RHI, aging, cognition, and neurodegeneration.

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)0,001
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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