Use of the Sport Concussion Assessment Tool 5 (SCAT5) in professional hockey, part 2: which components differentiate concussed and non-concussed players?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine the utility of Sport Concussion Assessment Tool (SCAT5) subcomponents in differentiating physician diagnosed concussed players from controls. METHODS: We evaluated 1924 professional hockey players at training camp using the National Hockey League (NHL) Modified SCAT5 prior to the 2018-2019 season. Over the course of the season, 314 English-speaking players received SCAT5 evaluations within 1 day of a suspected concussive event. Of these players, 140 (45%) were subsequently diagnosed with concussion by their team physicians. RESULTS: Concussed players reported more symptoms (Concussed M=8.52, SD=4.78; Control M=3.32, SD=3.97), and recalled fewer words than Controls on both the Immediate Memory (Concussed M=19.34, SD=4.06; Control M=21.53, SD=2.94) and Delayed Recall (Concussed z=-0.91; Control z=-0.09) tasks during the acute evaluation. Concussed players also made more errors than Controls on the mBESS and were more likely to report double vision and exhibit clinician-observed balance problems than controls. There were no between-group differences on the Concentration component of the SCAT5. Stepwise regression revealed that symptom report and list learning tasks both accounted for independent variance in identifying players diagnosed with concussion. CONCLUSIONS: These findings provide support for use of the SCAT5 to assist in identifying concussed professional hockey players. When examining SCAT5 subtests, both symptom report and the 10-item word list accounted for independent variance in identifying concussion status in this sample of professional hockey players. The mBESS also differentiated Concussed players and Controls. The Concentration component of the SCAT5 did not significantly differentiate Concussed players and Controls.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».