Sensitivity of the Cogstate Test Battery for Detecting Prolonged Cognitive Alterations Stemming From Sport-Related Concussions
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine if the Cogstate test battery contains the requisite sensitivity to detect prolonged cognitive alterations. METHODS: One hundred twenty collegiate athletes (71 with a history of concussion; 49 controls) completed the Cogstate test battery, to which we added a 2-back condition. In addition to the Cogstate clinical (transformed variables), we analyzed the raw data. RESULTS: The clinical variables failed to reveal any group differences. Further, although the raw data failed to reveal group differences for tasks measuring lower-level cognition, group differences were observed for accuracy on the 1- and 2-back tasks, which require multiple aspects of higher cognition. The overall classification accuracy was higher using the raw data than the clinical variables. The combined sensitivity of the 1- and 2-back task was moderate and specificity was high. CONCLUSIONS: These results suggest that using the raw scores over clinical variables increases the sensitivity of the test battery. Moreover, these results add another piece of evidence suggesting that concussive injuries are associated with subtle long-term alterations in aspects of higher cognition. Importantly, these deficits would have gone unobserved if we had relied solely on automated clinical variables. The current results further our scientific understanding of concussion and may be used to advance clinical practices.
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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 | 0,004 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».