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Enregistrement W2039976773 · doi:10.1177/0363546511413375

The Influence of Musculoskeletal Injury on Cognition

2011· article· en· W2039976773 sur OpenAlexaff
Michael G. Hutchison, Paul Comper, Lynda Mainwaring, Doug Richards

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Sports Medicine · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConcussionMedicineAthletesPhysical therapyNeuropsychologyCognitionMusculoskeletal injuryCognitive testPhysical medicine and rehabilitationInjury preventionPoison controlNeuropsychological testNeuropsychological assessmentPsychiatryMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,005
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,304 · 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

Citations63
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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