Psycho-affective And Cognitive Outcomes In Slow To Recover Concussed Athletes
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Although the majority of concussed athletes are believed to recover within 7 to 10 days following the injury, up to 20% of injured athletes will experience persisting symptoms (McCrory, 2013). However, little is known about the psycho-affective and cognitive outcomes of slow to recover athletes (SRA) compared to asymptomatic concussed athletes (ACA). Compare the psycho-affective and cognitive health in SRA, ACA and athletes without a history of concussion (NHC). We hypothesised that SRA would significantly differ from ACA and NHC for both emotional symptoms and cognitive performance. METHODS: Twenty SRA were match on age, gender, time since injury (m = 49.3 ± 40.0 days) and history of concussion (m = 2.2 ± 1.3 with twenty ACA and on age and gender with NHC. All participants completed the Beck’s Depression Inventory-II (BDI-II), which measures depression, and the Profile of Mood State (POMS), which measures aspects of mood disturbance (Tension-Anxiety, Depression-Dejection, Anger-Hostility, Fatigue-Inertia, Vigor-Activity and Confusion-Bewilderment and total mood disturbance). Participants also completed a 2-back to task to evaluate working memory. RESULTS: SRA exhibited greater depressive symptoms on the BDI-II relative to ACA and NHC (p = <0.05). SRA also differed from ACA and NHC in terms of Depression-Dejection, Anger-Hostility, Vigor-Activity, Confusion-Bewilderment, and total mood disturbance on the POMS (p = < 0.05). Analysis of the 2-back revealed that SRA exhibited slower RT and lower ACC relative to NHC (p = < 0.05), but not ACA. ACA did not different from NHC on any measure. CONCLUSIONS: These results suggest that athletes with persistent symptoms exhibit worse psycho-affective status relative to asymptomatic athletes with and history of concussion and poorer cognitive performance relative to control athletes. Thus, psycho-affective status and cognitive performance might be used to track recovery and help clinical management of athletes with persistent symptoms.
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 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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».