Gender Differences in Psycho-affective Outcomes of Concussion in University Athletes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Concussion or mild traumatic brain injuries are known to cause alterations in psycho-affective health (Jorge, 2004). Relative to males, females are thought to be at greater risk for concussion and report more intense symptoms following concussion (Covassin, 2007). Despite this, few studies comprehensively evaluated psycho-affective health between males and females beyond the acute phase of injury (Barnes, 1998; Covassin, 2007). PURPOSE: To assess longitudinally the influence of gender on psycho-affective health following concussion. METHOD: 30 collegiate athletes (14 females, age = 20.79 ± 1.37; 16 males, age = 20.93 ±1.12) completed the Beck’s Depression Inventory-II (BDI-II) and the Profile of Mood States (POMS) at 7 and 30 days following a concussion. RESULTS: On the POMS subscales, all athletes had greater anger (p=0.05), vigor (p=0.03), fatigue (p=0.01), confusion (p=0.01) and total mood disturbances (p=0.03) at day 7 compared to day 30 post-injury. However, analyses failed to reveal any gender differences for any of the POMS subscales at either time point. All athletes also exhibited greater intensity of depressive symptoms on the BDI-II (p<0.01) at day 7 compared to day 30. However, at day 7, female athletes had significantly greater scores on the BDI-II than male athletes (p=0.05), but no gender difference was found at 30 days post-injury. CONCLUSION: The current results suggest that gender differences in psycho-affective outcomes following concussion are selective to depressive symptoms. Further these differences appear relegated to the acute phase of injury. Thus time since injury, not gender, appears to be the most important factor moderating the intensity of psycho-affective symptoms following a concussion.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».