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Enregistrement W2895701692 · doi:10.1136/bmjsem-2018-000384

Perceptual-cognitive three-dimensional multiple-object tracking task can help the monitoring of sport-related concussion

2018· article· en· W2895701692 sur OpenAlexaff
Jean-François Chermann, Thomas Romeas, F Marty, Jocelyn Faubert

Notice bibliographique

RevueBMJ Open Sport & Exercise Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConcussionAthletesTask (project management)CognitionPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationMedicineCognitive testPerceptionBalance (ability)PsychologyInjury preventionPoison controlMedical emergencyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: While the rate of sport-related concussion is increasing, more effective tools are needed to help monitor the diagnosis and return to play of athletes. The three-dimensional multiple-object tracking (3D-MOT) exercise is a perceptual-cognitive task that has shown predictive power towards the dynamic requirements of real-world activities such as sport. This study introduced the use of the 3D-MOT task, along with the Standardized Assessment of Concussion (SAC) and Modified Balance Error Scoring System (M-BESS) tests, for diagnosis and return to play in professional sports. METHODS: Fifty-nine professional athletes were tested with the 3D-MOT, SAC and M-BESS tests at 48 hours following the injury. The same measures were employed to evaluate the return to play following the standard concussion management protocol. The SAC and M-BESS tests were also performed in pre-season (baseline) in 32 out of the 59 athletes. RESULTS: The injured athletes exhibited poor performance on 3D-MOT at 48 hours post injury compared with return to play (p<0.001) as well as compared with healthy professionals' performance scores (p<0.001). Importantly, learning rate, which participants are thought to have an expert advantage on this perceptual-cognitive task, was totally disrupted at 48 hours post injury compared with healthy professionals (p<0.001). The 3D-MOT performance was also correlated to the total number of symptoms (p=0.020), SAC (p=0.031) and M-BESS (p=0.004) scores at 48 hours. Not surprisingly, SAC and M-BESS tests' usefulness for monitoring concussion was found to be weak, particularly when test performance following the injury was compared to baseline (p=0.056 and 0.349 for SAC and M-BESS, respectively). CONCLUSION: 3D-MOT could help monitor sport-related concussion in professional athletes. The discussion also covers the critical importance of perceptual-cognitive assessment following concussion in the athletic population.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,103
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,299 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations22
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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