Cognitive-motor integration deficits in young adult athletes following concussion
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The ability to perform visually-guided motor tasks requires the transformation of visual information into programmed motor outputs. When the guiding visual information does not align spatially with the motor output, the brain processes rules to integrate the information for an appropriate motor response. Here, we look at how performance on such tasks is affected in young adult athletes with concussion history. METHODS: Participants displaced a cursor from a central to peripheral targets on a vertical display by sliding their finger along a touch sensitive screen in one of two spatial planes. The addition of a memory component, along with variations in cursor feedback increased task complexity across conditions. RESULTS: Significant main effects between participants with concussion history and healthy controls without concussion history were observed in timing and accuracy measures. Importantly, the deficits were distinctly more pronounced for participants with concussion history compared to healthy controls, especially when the brain had to control movements having two levels of decoupling between vision and action. A discriminant analysis correctly classified athletes with a history of concussion based on task performance with an accuracy of 94 %, despite the majority of these athletes being rated asymptomatic by current standards. CONCLUSIONS: These findings correspond to our previous work with adults at risk of developing dementia, and support the use of cognitive motor integration as an enhanced assessment tool for those who may have mild brain dysfunction. Such a task may provide a more sensitive metric of performance relevant to daily function than what is currently in use, to assist in return to play/work/learn decisions.
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 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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».