The impact of concussion on brain adaptation: the use of prism glasses as a novel diagnostic tool
Notice bibliographique
Résumé
Objective To evaluate brain adaptation following concussion. Do youth with a history of previous or acute concussion require more ball throws to land on or near a target, when wearing prism glasses (bend light to the left by 15˚), than youth with none? Design Cross-sectional study. Setting Sport Injury Prevention Research Centre, Alberta, Canada. Participants Ice hockey players: 21 with acute concussion [(17 males), mean age 13.8 (95% CI: 13.4, 14.2), median number of days since concussion 4 (range 2–11)], 40 reporting previous concussion(s) [(33 males), mean age 13.4 (95% CI: 13.1, 13.7), median number of days since last concussion 620 (range 90–1560)], and 40 with no concussion history [(36 males), mean age 12.9 (95% CI: 12.5, 13.2)]. Independent variable Lifetime concussion history (yes/no) or acute concussion (<10 days). Dependent variable Number of throws for brain adaptation. Main results A significant concussion effect was identified across groups [F(2,98)=26.17, p<0.001]. Post-hoc analyses showed a difference in the number of throws in players with no concussion history versus players reporting previous concussions [−4.700 (95% CI: −8.44, −0.96)] and acute concussions [−13.440 (95% CI: −17.89, −8.99)], as well as between previous history versus acute concussion groups [−8.740 (95% CI: −13.19, −4.29)]. Conclusions Concussion history and acute concussion appears to negatively impact brain plasticity in youth. They do not adapt as well as individuals with no concussion history. Our results support the use of a prism adaptation paradigm for identifying/quantifying short and long-term neurologic impairments in youth following concussion. Competing interests None.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».