Perceptual-cognitive three-dimensional multiple-object tracking task can help the monitoring of sport-related concussion
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».