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Enregistrement W2151054410 · doi:10.1136/bjsm.2005.020651

No cumulative effects for one or two previous concussions: Table 1

2005· article· en· W2151054410 sur OpenAlexaff
Grant L. Iverson, Brian L. Brooks, Mark R. Lovell, Michael W. Collins

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Sports Medicine · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensRiverview HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConcussionAthletesMultivariate analysis of varianceMedicinePhysical therapyNeuropsychologyTest (biology)Multivariate analysisNeuropsychological testPoison controlInjury preventionPsychologyPhysical medicine and rehabilitationCognitionPsychiatryMedical emergencyInternal medicineStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Sports medicine clinicians and the general public are interested in the possible cumulative effects of concussion. OBJECTIVE: To examine whether athletes with a history of one or two previous concussions differed in their preseason neuropsychological test performances or symptom reporting. METHOD: Participants were 867 male high school and university amateur athletes who completed preseason testing with ImPACT version 2.0. They were sorted into three groups on the basis of number of previous concussions. There were 664 athletes with no previous concussions, 149 with one previous concussion, and 54 with two previous concussions. Multivariate analysis of variance was conducted using the verbal memory, visual memory, reaction time, processing speed, and postconcussion symptom composite scores as dependent variables and group membership as the independent variable. RESULTS: There was no significant multivariate effect, nor were there any significant main effects for individual scores. There was no measurable effect of one or two previous concussions on athletes' preseason neuropsychological test performance or symptom reporting. CONCLUSION: If there is a cumulative effect of one or two previous concussions, it is very small and undetectable using this methodology.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0390,001

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,317 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations281
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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