Developmental and gender influences on executive function following concussion in youth hockey players
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Concussion is the most common athletic injury in youth who are simultaneously undergoing rapid developmental changes in the brain, specifically the development of executive functions (EF). The developing brain is more vulnerable to concussive injury with a protracted and different trajectory of recovery than that of adults. Thus, there is a critical need to enhance understanding of how concussion affects EF in youth. OBJECTIVE: To investigate the effects of age, gender and concussion history (i.e. concussion incidence, recency, severity) on EF in youth hockey players. METHODS: This 3-year cross-sectional and longitudinal multiple cohort study examined data from 211 hockey players of 8-15 years of age. Mixed-effects modelling was used to examine the influence of age, gender and concussion on EF in youth athletes. FINDINGS: Baseline analyses revealed significant age and gender effects on measures of EF. Multiple effects of concussion history on measures of cognitive flexibility (F = 2.48, p = 0.03) and psychomotor speed (F = 2.59, p = 0.04) were found. IMPLICATIONS: This study highlights the impact of age, gender and concussion on EF in youth. These findings provide foundational knowledge to better manage cognitive sequelae following sports-related concussion.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».