Does an Individual's Fitness Level Affect Baseline Concussion Symptoms?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Variables that may influence baseline concussion symptoms should be investigated. OBJECTIVE: To evaluate the effect of physical fitness on self-report of baseline concussion symptoms in collegiate athletes and students. DESIGN: Controlled laboratory study. PATIENTS OR OTHER PARTICIPANTS: A total of 125 undergraduates, including 95 collegiate athletes and 30 recreational athletes (83 males, 42 females). INTERVENTION(S): Participants completed the Standardized Concussion Assessment Tool 2 (SCAT2; symptom report) at baseline, within 10 minutes of completing the Leger test, and within 24 hours of the initial baseline test. The Leger (beep) test is a shuttle-run field test used to predict maximal aerobic power. MAIN OUTCOME MEASURE(S): The total symptom score on the SCAT2 was calculated and analyzed with a repeated-measures analysis of variance. A linear regression analysis was used to determine if 3 variables (sport type, sex, or fitness level) accounted for a significant amount of the variance in the baseline symptom report. RESULTS: Participants reported more symptoms postactivity but fewer symptoms at 24 hours compared with baseline, representing a time effect in our model (F2,234 = 47.738, P < .001). No interactions were seen among the independent variables. We also found an effect for fitness level, with fitter individuals reporting fewer symptoms at all 3 time intervals. The regression analysis revealed that fitness level accounted for a significant amount of the variance in SCAT2 symptoms at baseline (R (2) = 0.22, F3,121 = 11.44, P < .01). CONCLUSIONS: Fitness level affected the baseline concussion symptom report. Exercise seems to induce concussion symptom reporting, and symptom severity may be a function of an athlete's level of conditioning. Sports medicine professionals should consider an athlete's level of fitness when conducting baseline concussion symptom assessments.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle