Hyperactive behavior of athletes with post-concussion symptoms
Notice bibliographique
Résumé
Objective Observations of hyperactive (/restless, agitated) behavior as a consequence of sport related concussions (SRC) are inconclusive as hypoactivity has also commonly been described. This might be grounded in the fact that the movement behavior of athletes has not been systematically investigated during standardized settings and with objective methods of movement analysis. Background Thus, we investigated the contradiction whether symptoms after SRC are characterized by a hyper- or hypoactive movement behavior experimentally. Design/Methods Three matched groups were investigated: 14 symptomatic and 14 asymptomatic athletes with a concussion; and 12 non-concussed athletes. Four certified raters analyzed with the NEUROGES the Activation and Contact incl. Rest/Pose categories as reliable measures of hypo/hyperactivity of (hand) / body movement activity that were displayed during a videotaped standardized anamnesis protocol. Results Symptomatic athletes spend significantly more time with act apart hand movements and less time with closed rest positions when compared to non-concussed athletes. Post-concussion symptom (PCS) scores positively correlate with act apart hand movements. A linear regression analysis revealed that act apart hand movements significantly predict the PCS score. Conclusions In line with previous descriptions of hyperactivity after SRC, athletes with increased symptoms after mTBI in sports behave hyperactive and restless when analyzed systematically. Because agitated/restless behavior was previously described in the concussed athletes who were later diagnosed with chronic traumatic encephalopathy (CTE), we suggest that future diagnoses should concern the detailed analysis of the movement activity as a potential behavioral marker of sport related concussions.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».