Sensitivity to sounds in sport-related concussed athletes: a new clinical presentation of hyperacusis
Notice bibliographique
Résumé
Sensitivity to sounds is one frequent symptom of a sport-related concussion, but its assessment rarely goes beyond a single question. Here we examined sensitivity to sounds using psychoacoustic and psychometric outcomes in athletes beyond the acute phase of injury. Fifty-eight college athletes with normal hearing who either had incurred one or more sport-related concussions (N = 28) or who had never suffered head injury (N = 30) participated. Results indicated that the Concussed group scored higher on the Hyperacusis questionnaire and displayed greater sensitivity to sounds in psychoacoustic tasks compared to the Control group. However, further analyses that separated the Concussed group in subgroups with Sound sensitivity symptom (N = 14) and Without sound sensitivity symptom (N = 14) revealed that athletes with the sound complaint were the ones responsible for the effect: Concussed athletes with self-reported sound sensitivity had lower Loudness Discomfort Thresholds (LDLs), higher Depression and Hyperacusis scores, and shifted loudness growth functions compared to the other subgroup. A simple mediation model disclosed that LDLs exert their influence both directly on Hyperacusis scores as well as indirectly via depressive symptoms. We thus report a new clinical presentation of hyperacusis and discuss possible mechanisms by which it could arise from concussion.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».