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Enregistrement W2978017900 · doi:10.1212/01.wnl.0000581080.22077.74

The Effect of Repetitive Head Impact in Sensory Reweighting in Collision College Athletes

2019· article· en· W2978017900 sur OpenAlexfundno aff
Fernando V. Santos, Jaclyn B. Caccese, Felipe Yamaguchi, John Jeka

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Wellbeing Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanada Excellence Research Chairs, Government of Canada
Mots-clésVestibular systemGalvanic vestibular stimulationStimulus (psychology)AudiologyPhysical medicine and rehabilitationSomatosensory systemSensory systemMedicineStimulus modalityCollisionPsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Objective</h3> To compare sensory reweighting for upright stance between collegiate collision and non-contact sport athletes. <h3>Background</h3> The potentially adverse effects of repetitive head impact (RHI) exposure through routine collision sport participation have become a major public health concerns. <h3>Design/Methods</h3> Thirty male collegiate athletes were grouped by sport type, including collision (n = 15, 21.2 ± 2 years, 85.9 ± 13.8 kg, 179.7 ± 8.2 cm) and non-contact (n = 15, 20.8 ± 2.1 years, 72.9 ± 4.8 kg, 178.3 ± 4.3 cm) sport athletes. Participants underwent a standing balance assessment; they experienced simultaneous perturbations to visual, vestibular, and somatosensory systems. The visual stimulus consisted of 500 pyramids displayed on a virtual reality cave and translated in the anterior-posterior direction at 0.2 Hz in a sinusoidal waveform. The vestibular stimulus consisted of binaural-monopolar galvanic vestibular stimulation (GVS) at 0.36 Hz in a sinusoidal waveform. The somatosensory stimulus consisted of bilateral Achilles’ tendon vibration at 0.28 Hz in a square waveform with equal on/off times. Different frequencies were chosen for each modality so that we could calculate the gain to each stimulus independently. There were four conditions: two conditions of each high amplitude (0.2 m) and low amplitude (0.8 m) visual scene translation and two conditions of each vibration on and vibration off. The leg segment gain to each modality was compared between groups and across conditions using a repeated-measures ANOVA. <h3>Results</h3> There were no changes in leg segment gain to vision (i.e. group effect; F = 2.624, <i>p</i> = 0.094, η<sup>2</sup> = 0.086), gain to GVS (F = 1.341, <i>p</i> = 0.266, η<sup>2</sup> = 0.46), or gain to vibration (F = 3.124, <i>p</i> = 0.088, η<sup>2</sup> = 0.100). In addition, there were no changes in sensory reweighting for any modality (i.e. condition X group effect; vision, F = 0.074, <i>p</i> = 0.788, η<sup>2</sup> = 0.003; GVS, F = 0.547, <i>p</i> = 0.46, η<sup>2</sup> = 0.019; vibration, F = 0.734, <i>p</i> = 0.399, η<sup>2</sup> = 0.026). <h3>Conclusions</h3> Our findings suggest that there are no differences in sensory reweighting between collegiate collision and non-contact sport athletes. Despite concerns that RHI exposure through routine collision sport participation may result in balance disturbances, our results do not support this association.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,597

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,410 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2019
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