Does an Individual's Fitness Level Affect Baseline Concussion Symptoms?
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».