Assessment of mild traumatic brain injury with the King-Devick Test® in an emergency department sample
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The King-Devick Test (K-D) is a brief measure of cognitive processing speed and rapid gaze shifting that appears sensitive to the effects of sport-related concussion. This study evaluated its diagnostic and incremental validity in civilian patients with mild traumatic brain injury (MTBI). METHODS: Participants with MTBI (n = 26) and controls with non-head injuries (n = 33) were prospectively recruited from an Emergency Department (ED). They underwent a clinical evaluation including the K-D test and the Sport Concussion Assessment Tool 2 (SCAT2). Magnetic resonance imaging (MRI) was conducted within 10 days post-injury. RESULTS: The patients with MTBI differed from those without MTBI on components of the SCAT2, including the Symptom Scale (Cohen's d = 1.02-1.15, p < 0.001) and Standardized Assessment of Concussion (d = 0.81, p = 0.004), but not the K-D test (d = 0.40, p = 0.148). In a logistic regression analysis, the K-D Test did not contribute over and above these two measures in predicting group membership (MTBI vs. control), p = 0.191. Low K-D Test scores in the MTBI group (<1 SD below controls) were not associated with poor SCAT2 performance, loss of consciousness or traumatic abnormalities on MRI, suggesting these cases may have been false positives. CONCLUSIONS: The present findings do not support the K-D Test for the assessment of civilian MTBI in an ED setting.
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 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».