Contributions of neuroimaging, balance testing, electrophysiology and blood markers to the assessment of sport-related concussion
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To review the diagnostic tests and investigations used in the management of sports concussion, in the adult and paediatric populations, to (a) monitor the severity of symptoms and deficits, (b) track recovery and (c) advance knowledge relating to the natural history and neurobiology of the injury. DESIGN: Qualitative literature review of the neuroimaging, balance testing, electrophysiology, blood marker and concussion literature. INTERVENTION: PubMed and Medline databases were reviewed for investigations used in the management of adult and paediatric concussion, including structural imaging (computerised tomography, magnetic resonance imaging, diffusion tensor imaging), functional imaging (single photon emission computerised tomography, positron emission tomography, functional magnetic resonance imaging), spectroscopy (magnetic resonance spectroscopy, near infrared spectroscopy), balance testing (Balance Error Scoring System, Sensory Organization Test, gait testing, virtual reality), electrophysiological tests (electroencephalography, evoked potentials, event related potentials, magnetoencephalography, heart rate variability), genetics (apolipoprotein E4, channelopathies) and blood markers (S100, neuron-specific enolase, cleaved Tau protein, glutamate). RESULTS: For the adult and paediatric populations, each test has been classified as being: (1) clinically useful, (2) a research tool only or (3) not useful in sports-related concussion. CONCLUSIONS: The current status of the diagnostic tests and investigations is analysed, and potential directions for future research are provided. Currently, all tests and investigations, with the exception of clinical balance testing, remain experimental. There is accumulating research, however, that shows promise for the future clinical application of functional magnetic resonance imaging in sport concussion assessment and management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».