Investigating Tauopathy in Military Blast Exposure: A Positron Emission Tomography (PET) Study with the Tau Tracer [F-18] T807
Notice bibliographique
Résumé
Background: Long-term chronic traumatic encephalopathy is suspected to occur due to repetitive exposure to low-level military blast (LLMB). This dissertation tested the hypothesis that greater exposure to LLMB in Canadian Armed Forces (CAF) members would be associated with greater tau aggregation. Methods: CAF members (n=25 males) exposed to blast overpressure completed a positron emission tomography (PET) scan using the radiotracer [F-18] T807 to quantitate tau levels, clinical questionnaires and a battery of neurocognitive tests. Results: [F-18] T807 SUVr in the temporal and whole brain cortices were positively correlated to years of breaching; taken as a measure of blast exposure. [F-18] T807 SUVr in whole brain cortices was related to depressive and post-concussive symptoms. Lastly, there was no significant association found between [F-18] T807 SUVr and cognitive function. Conclusion: Overall, findings indicate that brain tau-PET deposition in temporal and whole brain cortices are associated with dose-dependent exposure to LLMB, suggesting risk of tauopathy in individuals with high 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 | 0,001 | 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 ».