Predicting Slow Recovery From Sport-Related Concussion: The New Simple-Complex Distinction
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Following the Second International Conference on Concussion in Sport in 2005, a summary agreement statement was published that introduced new terminology for sport-related concussions. This new classification system is binary (ie, "simple" versus "complex" concussions). Athletes who are slow to recover (ie, >10 days) are classified as having complex concussions. The purpose of this study was to determine if high school football players, retrospectively classified as having a simple or a complex concussion, could be differentiated in the first 48 after injury on the basis of symptom reporting or neuropsychological testing. DESIGN: Case-control study. SETTING: Pennsylvania high school football programs. PARTICIPANTS: The total sample consisted of 114 concussed high school football players who were identified through a 3 year prospective cohort study. INTERVENTIONS: All completed a computerized neuropsychological screening evaluation within 72 hours of injury. They were followed clinically until they recovered and were cleared to return to play. They were classified retrospectively as having a simple (n = 55) or complex (n = 59) concussion based on their recovery times. MAIN OUTCOME MEASUREMENTS: Neurocognitive test performance and symptom ratings. RESULTS: Within 72 hours after injury, athletes with complex concussions performed more poorly on neuropsychological testing and reported more symptoms than those with simple concussions. Athletes with complex concussions who were slow to recover were 18 times more likely to have 3 unusually low neuropsychological test scores than those with simple concussions (95% CI = 2.3-144.9). Athletes with previous concussions did not recover more slowly. CONCLUSIONS: This study provides evidence that supports and refutes the clinical usefulness of the new simple-complex concussion classification system.
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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 | 0,010 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».