Assessment of symptoms in a concussion management programme: Method influences outcome
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Monitoring of subjective symptoms is the foundation of all sport concussion management programmes. The purpose of this study is to examine methodological variables that impact symptom reporting during baseline testing. OBJECTIVE: To investigate how the administration method of a concussion assessment tool (self-report vs interview) affects the report of symptoms. DESIGN, SETTING AND PARTICIPANTS: This was a cross-sectional, semi-randomized study of 117 athletes. MAIN OUTCOME MEASUREMENTS: Subjects completed the Post-Concussion Scale during pre-season evaluations. RESULTS: A two-factor ANOVA revealed a significant difference in total symptom scores (p = 0.02) and number of endorsed symptoms (p = 0.02) across administration modes. Athletes had a greater total symptom score and reported a greater number of symptoms in the self-administration condition than in the interview condition. Furthermore, there was a significant difference in symptom reporting across interviewer gender. Athletes endorsed more symptoms when the interviewer was a woman. CONCLUSIONS: Because the method of collecting symptoms, as well as interviewer gender, can impact test results, self-report measures may be a better way of obtaining consistent results. Clinicians and researchers should be aware that both the nature and extent of symptom reporting is greater when using questionnaires than when athletes are interviewed.
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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 | 0,035 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».