The Epidemiology of Concussions
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To provide incidence rates and days to symptom resolution and cognitive recovery stratified by sex and sport at a Canadian institution. STUDY DESIGN: A retrospective chart analysis. SUBJECTS: Seven hundred fifty-nine varsity level athletes competing in men's football, men's and women's soccer, men's and women's volleyball, men's and women's basketball, men's and women's ice hockey, women's field hockey, women's rugby, men's and women's tennis, men's and women's water polo, men's and women's swimming, badminton, cross-country, and track and field in the 2008 to 2009 season through the 2010 to 2011 season. MAIN OUTCOME MEASURES: Incidence of concussion, days to symptom recovery, and days to cognitive recovery as measured by clinical interpretation using the sports concussion assessment tool (SCAT)/SCAT2 and Immediate Post-Concussion Assessment and Cognitive Testing (ImPACT) with baseline and follow-up data. RESULTS: A total of 81 concussions were reported and diagnosed among 759 athletes. Significantly, more female athletes were concussed than male athletes (13.08%-7.53%, respectively; P = 0.014) with the highest rates in women's rugby [incidence density (ID) = 20.00 concussions per athlete-season], women's ice hockey (ID = 18.67 per athlete-season), and men's basketball (ID = 20.00 per athlete-season). Sex differences in symptom recovery and cognitive recovery were not significant. CONCLUSIONS: The incidence of concussion across multiple sports in a Canadian varsity athlete population is of concern. There are inconsistencies found between the time an athlete claims to have no symptoms and the time of neurocognitive recovery as measured by computerized neurocognitive testing. Therefore, objective computerized testing is recommended to ensure that athletes are functionally recovered before return to play.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».