Advances in neuropsychological assessment of sport-related concussion
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To critically review the literature from the past 12 years regarding the following key issues in sports-related neuropsychological assessment: (1) the advantages and disadvantages of different neuropsychological assessment modalities; (2) the evidence for and against the current paradigm of baseline/postinjury testing; (3) the role of psychological factors in the evaluation and management of concussion; (4) advances in the neuropsychological assessment of children; (5) multi-modal assessment paradigms; (6) the role of the neuropsychologist as part of the sports healthcare team and (6) the appropriate administration and interpretation of neuropsychological tests. DESIGN: Targeted computerised literature review (MEDLINE, PubMed, CINAHL and PsychInfo) from 2000 to the present using key words: neuropsychological, neurocognitive, assessment, testing, concussion and sports. RESULTS: More than 2600 articles were identified using key word searches of the databases, including many duplicates. Several books were also reviewed. The articles were pared down for review if they specifically addressed the key areas noted above. CONCLUSIONS: Traditional and computerised neuropsychological tests are useful in the evaluation and management of concussion. Brief cognitive evaluation tools are not substitutes for formal neuropsychological assessment. At present, there is insufficient evidence to recommend the widespread routine use of baseline neuropsychological testing. Although scant, research suggests that psychological factors may complicate and prolong recovery from concussion in some athletes. Age-appropriate symptom scales for children have been developed but research into age-appropriate tests of cognitive functions lags behind. Neuropsychologists are uniquely qualified to interpret neuropsychological tests and can play an important role within the context of a multifaceted-multimodal approach to manage sports-related concussions.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| 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 | 0,003 |
| 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 ».