The Influence of Musculoskeletal Injury on Cognition
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Safe return-to-play decisions after concussion can be challenging for sports medicine specialists. Neuropsychological testing is recommended to objectively measure concussion-related cognitive impairments. PURPOSE: The objective of this study was to measure cognitive functioning among 3 specific athletic groups: (1) athletes with no injuries (n = 36), (2) athletes with musculoskeletal injuries (n = 18), and (3) athletes with concussion (n = 18). STUDY DESIGN: Case-control study; Level of evidence, 3. METHODS: Seventy-two intercollegiate athletes completed preseason baseline cognitive testing and follow-up assessment using the Automated Neuropsychological Assessment Metrics (ANAM) test battery. Injured athletes were tested within 72 hours of injury. A 1-way analysis of covariance adjusted for baseline scores was performed to determine if differences existed in cognitive test scores among the 3 groups. RESULTS: A group of athletes with concussion performed significantly worse than a group of athletes with no injuries on the following subtests of the ANAM at follow-up: Code Substitution Learning, Match to Sample, and Simple Reaction. Athletes with musculoskeletal injuries performed significantly worse than those with no injury on the Match to Sample subtest. No significant differences between athletes with concussion and athletes with musculoskeletal injuries were found on all ANAM subtests. CONCLUSION: Concussion produces cognitive impairment in the acute recovery period. Interestingly, athletes with musculoskeletal injuries also display a degree of cognitive impairment as measured by computerized tests. CLINICAL RELEVANCE: Although these findings support previous research that neuropsychological tests can effectively measure concussion-related cognitive impairment, this study provides evidence that athletic injury, in general, also may produce a degree of cognitive disruption. Therefore, a narrow interpretation of scores of neuropsychological tests in a sports concussion context should be avoided.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».