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Enregistrement W2508907286 · doi:10.1249/01.mss.0000486465.94112.bf

Concurrent And Prospective Associations Between Learning Disabilities And Concussion In Young Adults

2016· article· en· W2508907286 sur OpenAlexaff
Robert Davis Moore, Linda S. Pagani, Dave Ellemberg

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConcussionAthletesMedicineLearning disabilityPhysical therapyInjury preventionIncidence (geometry)PsychologyPoison controlPhysical medicine and rehabilitationPsychiatryMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Concussive injuries are an increasing public health concern. Although considerable research efforts are dedicated towards understanding injury outcomes, less effort is devoted to understanding the risk factors. PURPOSE: To retrospectively and prospectively evaluate the relation between neurodevelopmental disorders and the risk of incurring concussive injuries. METHODS: 148 University athletes completed baseline testing, which included the assessment of learning disabilities and sport-related concussion. Odds ratios were calculated ((pa/1-pa)/(pb/1-pb)) for the 148 athletes who completed the baseline assessment and for the 48 athletes who incurred a concussion during the study to assess the relation of learning disabilities and the incidence of concussion. RESULTS: At baseline, 32 athletes had a history of one concussion and 59 athletes had a history of two or more concussions. Athletes with a learning disability were 2.06 times more likely to have a have a history of concussion and 1.63 times more likely to have a history of multiple concussions than those without a learning disability. Further, athletes with a learning disability were 2.62 times more likely to suffer a concussion during the course of the study than athletes without a learning disability.. CONCLUSION: The current data suggest that having a learning disability may be a significant risk factor for incurring a concussive injury.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,310 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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