Does the Concussion Clinican Examination Predict Post-Concussion Subsequent Musculoskeletal Injury?
Notice bibliographique
Résumé
Objective To identify post-concussion subsequent lower extermity musculoskeletal injury predictors from a clinical concussion assessment. Background Emerging evidence has identified an elevated risk of subsequent lower extremity musculoskeletal injury (LE-MSK) in the year post-concussion. This approximately 2-fold elevated risk has been identified in diverse populations including high school, college, professional sports and military populations. While persistent impairments in postural control are a speculated mechanism, these assessments require instrumented biomechanical measures; thus, there are currently no clinically feasible predictors which have been identified. Design/Methods Eighty three NCAA Division I student-athletes (51.8% female, ht: 1.75 +/− 0.12 m, wt: 76.2 +/− 20.1 kg) who had suffered a sports related concussion (LOC: 7.5%, PTA: 12.2%) with baseline data were assessed within 72 hours post-concussion were included in this retrospectic study. The clinical examination consisted of the Balance Error Scoring System (BESS), Standard Assessment of Concussion (SAC), Clinical Reaction Time (CRT), King-Devick (KD) and the Immediate Post-Concussion Assessment and Cognitve Test (ImPACT) composite values. Change scores (Δ) from baseline to acute post-concussion served as predictors to identify subsequent LE-MSK with a step wise binary logistic regression. Results The subsequent LE-MSK rate was 72.3% (60/83). The overall model failed to identify a predictive relationship between change scores and subsequent injury risk (r2 = 0.242, p = 0.458). Exploratory testing failed to identify any significant individual predictors of subsequent LE-MSK: BESS: Δ = −0.35 errs, p = 0.964; SAC: Δ = −0.55, p = 0.239; ImPACT Verbal Memory: Δ = −0.53, p = 0.324; ImPACT Visual Memory: Δ = −5.6, p = 0.750; ImPACT Motor Speed: Δ = −2.81, p = 0.070; ImPACT Reaction Time: Δ = 0.042 sec, p = 0.164; CRT: Δ = 12.2 ms, p = 0.564; and KD: Δ = 2.8 sec, p = 0.607. Conclusions None of the common clinical concussion assessments were a significant predictor of subsequent LE-MSK potentially due to a high injury rate (72.3%). Future research should continue attempts to idenify clinically feasible predictors to allow clinicians to identify at-risk athletes to engage injury prevention strategies to reduce subsequent LE-MSK.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».