Tracking developmental trajectories on neurocognitive testing in young athletes ages 5–12
Notice bibliographique
Résumé
Objective Despite increased attention to sports-related concussion, there is a lack of research on younger athletes. The purpose of this study was to establish developmental trajectories on neurocognitive testing in younger athletes ages 5 to 12. Design Pre-Test Only Design. Setting Multi-site study from numerous locations in the Eastern USA and Canada. Participants A total of 788 youth athletes, 73% male, assigned to groups on the basis of age: Ages 5–6 (N=128), Ages 7–8 (N=282), Ages 9–10 (N=284), Ages 11–12 (N=94). Intervention An iPad-based Paediatric version of the ImPACT test was administered individually to participants in a quiet office setting. Outcome measures Accuracy scores were documented on: Word List Learning (Immediate, Delayed, Recognition); and accuracy and timing scores on Design Rotation, Choice Reaction Time, Visual Sequencing and Visual Memory. Main results One-way ANOVAs with Bonferroni correction for multiple comparisons, and Scheffé post-hoc comparisons were conducted between age groups on the dependent measures. All measures showed statistically significant changes (p< 0.001) across the developmental age groups, with better performance in older participants and lower performance in younger participants. Conclusions Youth athletes between the ages of 5 and 12 are underrepresented with respect to age-appropriate assessment measures, and these results document the need for developmentally- and age-appropriate measures and normative data, in order to capture neurocognitive change across developmental stages. Competing interests Dr. Schatz serves on the ImPACT Scientific Advisory Board. 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».