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Enregistrement W2620290153 · doi:10.1136/bjsports-2016-097270.210

King-devick (kd) test as a rinkside tool for concussion assessment

2017· article· en· W2620290153 sur OpenAlexaffabout
D J Rhine, T Lamvohee, BD Rhine

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Sports Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan Campus
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConcussionMedicinePhysical therapyIce hockeyTest (biology)Balance (ability)Poison controlPhysical medicine and rehabilitationInjury preventionMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective King-Devick test as a rinkside tool for concussion diagnosis. Design KD was administered to hockey players immediately after removal from the game with a suspected concussion. Results were compared to baseline. Concussion was suspected with slowing by >5.2 sec.1 Setting Hockey games. Participants Hockey players (male/female) – school-based hockey academy and a Canadian junior hockey team Interventions Athletic trainers were trained in the use of KD and obtained baseline KD times for players. AT’s administered the KD test to hockey players immediately after removal from the game with a suspected concussion. Main outcome measures KD time post-injury was compared to the KD time baseline. Results During the 2015–16 season, KD testing was collected on players with suspected concussion (42 concussions identified out of 148 players). Of the 42 concussions, 13 had KD sideline testing done immediately post-injury; 8/13 demonstrated >5.2 sec slowing in their KD baseline scores. All were further evaluated with a comprehensive concussion assessment protocol that included symptom scoring-balance assessments-cognitive testing. Concussion was confirmed with this diagnostic approach in 8/8 players with KD times slowed by more than 5.2 sec. Abstarct 212 Table 1 King-Devick Sideline Assessment for Concussion: Diagnostic Difference >5.2 sec from Baseline AGE GENDER SPORT Baseline Sideline ΔKD 14yr Male Hockey 53.08 61.08 8.0 sec 14yr Male Hockey 30.09 42.81 12.72 15yr Female Hockey 42.5 53.5 11.0 15yr Female Hockey 37.0 54.0 23.0 17yr Female Hockey 46.5 54.05 7.55 18yr Male Hockey 36.88 43.35 6.97 19yr Male Hockey 36.01 61.0 24.99 20yr Male Hockey 39.02 47.08 8.06 Conclusions An ideal concussion sideline diagnostic tool should be inexpensive, portable, reproducible, fatigue-tolerant, resistant to test-retest learning and suitable for non-medical personnel.23The King-Devick test, that assesses saccadic eye movements, has these characteristics. It can be administered in less than 2-minutes. It has been reported that a post-injury slowing of KD times >5.2 seconds is diagnostic of concussion.4Sideline/rinkside KD testing with > 5.2 sec slowing compared to baseline results accurately identified concussion with 100% accuracy.

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)0,002
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,345 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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