Exploring changes in processing speed and intraindividual variability in youth following sports-related concussion
Notice bibliographique
Résumé
Background Concussion represents a growing concern in sports participation for adults and youth alike. Studies exploring the neurocognitive sequelae of concussion, such as speed of processing typically compare mean reaction time scores to a control group. Intraindividual variability measures the consistency of reaction times between trials and has been previously explored in adults post-concussion. Some adult studies show increased variability following injury. Developmentally youth show higher intraindividual variability than adults, which may put them at higher risk of increased intraindividual variability change post-concussion. Exploring intraindividual variability may provide additional insight into fluctuating performance reported following injury. Despite preliminary findings of slowed reaction time in youth, a pre-/post-concussion comparison of intraindividual variability of reaction time has not been explored. Objective To describe and compare pre- and post-concussion measures of processing speed and intraindividual variability in youth. Methods A pre-/post-concussion design was used to compare mean reaction time and the coefficient of variation before and after sports-related concussion in 18 youth athletes aged 10–14 years using verbal and nonverbal working memory tasks. Pre-/post-concussion reaction time and coefficient of variation were compared using t-tests. Results The coefficient of variation for nonverbal working memory was significantly higher following concussion, but no changes in average reaction time were found. Conclusions Preliminary findings suggest that average response times are unchanged following concussion, but the fluctuation across response times is more variable during a nonverbal working memory task in youth. Increased variability in speed of reaction times could have implications for safe return to sports and reduced academic performance.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».