Modified Balance Error Scoring System (M-BESS) test scores in athletes wearing protective equipment and cleats
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Balance testing is an important part of the initial concussion assessment. There is no research on the differences in Modified Balance Error Scoring System (M-BESS) scores when tested in real world as compared to control conditions. OBJECTIVE: To assess the difference in M-BESS scores in athletes wearing their protective equipment and cleats on different surfaces as compared to control conditions. METHODS: This cross-sectional study examined university North American football and soccer athletes. Three observers independently rated athletes performing the M-BESS test in three different conditions: (1) wearing shorts and T-shirt in bare feet on firm surface (control); (2) wearing athletic equipment with cleats on FieldTurf; and (3) wearing athletic equipment with cleats on firm surface. Mean M-BESS scores were compared between conditions. RESULTS: 60 participants were recruited: 39 from football (all males) and 21 from soccer (11 males and 10 females). Average age was 21.1 years (SD=1.8). Mean M-BESS scores were significantly lower (p<0.001) for cleats on FieldTurf (mean=26.3; SD=2.0) and for cleats on firm surface (mean=26.6; SD=2.1) as compared to the control condition (mean=28.4; SD=1.5). Females had lower scores than males for cleats on FieldTurf condition (24.9 (SD=1.9) vs 27.3 (SD=1.6), p=0.005). Players who had taping or bracing on their ankles/feet had lower scores when tested with cleats on firm surface condition (24.6 (SD=1.7) vs 26.9 (SD=2.0), p=0.002). CONCLUSIONS: Total M-BESS scores for athletes wearing protective equipment and cleats standing on FieldTurf or a firm surface are around two points lower than M-BESS scores performed on the same athletes under control conditions.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».