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.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».