Assessment of the Wii Basic Balance Test in measuring postural deficits post-concussion
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aim: To evaluate the Wii Basic Balance Test (WBBT), as a tool for detecting postural instability in athletes with concussions.  Methods: Seventy-nine healthy physically active controls (NORM) (mean age 21.23 ± 1.78), and fifty-six athletes with concussions (CONC) (mean age 19.39 ± 2.145) participated in this study. All participants performed the Wii Basic Balance Test, which requires the participants to shift weight mediolaterally to maintain a red bar within a blue area denoted on the screen for three seconds during set levels of difficulty. CONC were included in the study within 24-48 hours of the initial concussion injury. Seven one-way ANOVAs assessed differences for each (1) Mean total number of WBBT Levels completed (TL), (2) Mean total seconds to complete all WBBT Level (TT), (3) Time to complete Level 1 (L1), (4) Time to complete Level 2 (L2), (5) Time to complete Level 3 (L3), (6) Time to complete Level 4 (L4), (7) Time to complete Level 5 (L5). Results: CONC completed significantly fewer Levels of the WBBT (p=0.032) when compared to NORM. Athletes with Concussions took a significantly longer time to complete L1 (p=0.002) when compared to CONC. Post-hoc Chi-Square analysis determined a significantly greater (p=0.015) proportion (39%) of CONC successfully completed WBBT L5 when compared to the proportion (19%) of CONC. Follow up ROC curves revealed an Sn = 0.392 and an Sp = 0.821 for TL with a cutoff value of 4 levels, Sn=0.875 and an Sp = 0.253 for L1 with a cutoff value of 4.4 seconds, and Sn = 0.804 and an Sp = 0.392 for those who successfully completed the WBBT L5.  Conclusions: WBBT could be a low cost object method of assessing postural instability within 24-48 hours post-concussion.  Relevance for patients: This data could provide health providers with an alternative method to measure the presence of postural instability post-concussion injury.
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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 | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».