Long-term reliability of ImPACT in professional ice hockey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study sought to assess the test-retest reliability of Immediate Post-Concussion Assessment and Cognitive Testing (ImPACT) across 2-4 year time intervals and evaluate the utility of a newly proposed two-factor (Speed/Memory) model of ImPACT across multiple language versions. METHOD: Test-retest data were collected from non-concussed National Hockey League (NHL) players across 2-, 3-, and 4-year time intervals. The two-factor model was examined using different language versions (English, French, Czech, Swedish) of the test using a one-year interval, and across 2-4 year intervals using the English version of the test. RESULTS: The two-factor Speed index improved reliability across multiple language versions of ImPACT. The Memory factor also improved but reliability remained below the traditional cutoff of .70 for use in clinical decision-making. ImPACT reliabilities remained low (below .70) regardless of whether the four-composite or the two-factor model was used across 2-, 3-, and 4-year time intervals. CONCLUSIONS: The two-factor approach increased ImPACT's one-year reliability over the traditional four-composite model among NHL players. The increased stability in test scores improves the test's ability to detect cognitive changes following injury, which increases the diagnostic utility of the test and allows for better return to play decision-making by reducing the risk of exposing an athlete to additional trauma while the brain may be at a heightened vulnerability to such trauma. Although the Speed Index increases the clinical utility of the test, the stability of the Memory index remains low. Irrespective of whether the two-factor or traditional four-composite approach is used, these data suggest that new baselines should occur on a yearly basis in order to maximize clinical utility.
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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».