Emotional response to sport concussion compared to ACL injury
Notice bibliographique
Résumé
PRIMARY OBJECTIVES: To ascertain and compare the nature of emotional response of athletes to concussion and to anterior cruciate ligament (ACL) injury. RESEARCH DESIGN: Pre-injury, post-injury and longitudinal emotional functioning of athletes with concussion (n = 16), athletes with ACL injuries (n = 7) and uninjured athletes (n = 28) were compared in a prospective repeated-measures design. METHODS AND PROCEDURES: Participants completed the short version of the Profile of Mood States (POMS). ANOVAs and trend analysis were used to examine between and within group differences across time on two sub-scales, Total Mood Disturbance and Depression. MAIN OUTCOMES AND RESULTS: Athletes with ACL injury reported higher levels of depression for a longer duration than athletes with concussion. Relative to un-injured controls, athletes with concussion reported significant changes in Total Mood Disturbance and Depression post-injury, whereas athletes with ACL injuries reported significant changes in Depression scores only. Different patterns of post-injury emotional disturbance for the injured groups were observed by trend analyses. CONCLUSIONS: Concussed athletes do not report as much emotional disturbance as athletes with ACL injuries. Differential patterns of emotional disturbance were detected between injured groups. The authors recommended that clinical protocols and educational programmes address emotional sequelae associated with sport concussion and ACL injury.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».