Possible Lingering Effects of Multiple Past Concussions
Notice bibliographique
Résumé
Background. The literature on lingering or "cumulative" effects of multiple concussions is mixed. The purpose of this study was to examine whether athletes with a history of three or more concussions perform more poorly on neuropsychological testing or report more subjective symptoms during a baseline, preseason evaluation. Hypothesis. Athletes reporting three or more past concussions would perform more poorly on preseason neurocognitive testing. Study Design. Case-control study. Methods. An archival database including 786 male athletes who underwent preseason testing with a computerized battery (ImPACT) was used to select the participants. Twenty-six athletes, between the ages of 17 and 22 with a history of three or more concussions, were identified. Athletes with no history of concussion were matched, in a case-control fashion, on age, education, self-reported ADHD, school, sport, and, when possible, playing position and self-reported academic problems. Results. The two groups were compared on the four neuropsychological composite scores from ImPACT using multivariate analysis of variance followed by univariate ANOVAs. MANOVA revealed no overall significant effect. Exploratory ANOVAs were conducted using Verbal Memory, Visual Memory, Reaction Time, Processing Speed, and Postconcussion Scale composite scores as dependent variables. There was a significant effect for only the Verbal Memory composite. Conclusions. Although inconclusive, the results suggest that some athletes with multiple concussions could have lingering memory deficits.
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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 | 0,005 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».