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Enregistrement W1997674591 · doi:10.1136/bjsports-2012-092101.32

Quantitative assessment of sensorimotor dysfunction and recovery using robotics in athletes sustaining an acute sport-related concussion

2013· article· en· W1997674591 sur OpenAlexaffabout
Brian W. Benson, Jennifer A. Semrau, Chantel T. Debert, Stephen H. Scott, Willem Meeuwisse, Sean P. Dukelow

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Sports Medicine · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensUniversity of CalgaryHotchkiss Brain InstituteQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConcussionAthletesPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyMedicinePoison controlInjury preventionMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To determine the utility of a novel robotic assessment tool to aid with acute sport concussion assessment and management. Design Prospective case series. Setting 2011–2012 athletic season. Subjects 313 male and female elite athletes (mean age: 21 years). Outcome Measures Baseline and post-concussion (physician diagnosed) robotic assessments of neurological function using the KINARM end-point robotic device in five different tasks. Results Twenty-nine of the 313 athletes (9.3%) completing a baseline clinical and robotic assessment in 2011 sustained an acute sport concussion during the 2011–2012 season. Many of the concussed athletes declined in performance on the post-concussion robotic testing (<72 h post-injury). Twenty-two concussed athletes demonstrated increases in the contraction parameter of the multi-target position sense task (p=0.005). Nineteen demonstrated slowing of their movement speed in a bimanual interactive task requiring subjects to hit and avoid various virtual shapes (left hand p=0.03; right hand p=0.09). Twenty-two of the concussed athletes demonstrated increased dwell time/movement time when performing an automated version of the Trails B test (p=0.002). In general, performance trended back towards baseline in the weeks following the concussion. Conclusions The clinical use of robotics in post-concussion assessment shows promise in objectively quantifying degradation of sensorimotor performance that is not always evident in existing clinical tools. Further analyses is warranted including the development of baseline sensorimotor normative data for high risk athletic populations (with reliable change indexes) and comparing the sensitivity of this device with other standardised measures of clinical concussion recovery (ie, symptoms, neurological examination, balance, and neurocognitive). Acknowledgments University of Calgary Sport Medicine Centre BKIN Technologies, Queen's University Own the Podium, Canada Jim Smith, Calgary, Alberta Canadian Sport Centre Calgary University of Calgary, Edge High School, and SAIT Athletic Therapists, Physiotherapists, and Coaches Hotchkiss Brain Institute Sarah Snow & Kerri Downer.

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)0,003
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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