Multiple Past Concussions in High School Hockey Players: Examining Cognitive Functioning and Symptom Reporting
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate (1) if there are meaningful differences in baseline preseason cognitive functioning or symptom reporting between high school ice hockey players with and without prior concussions and (2) determine which health history variables predict symptom reporting. DESIGN: Cross-sectional study. SETTING: High schools across the state of Maine. PARTICIPANTS: Participants were 1616 male high school ice hockey players (mean age = 15.6 years; SD = 1.5 years) who completed baseline testing between 2009 and 2015. INDEPENDENT VARIABLES: Athletes were grouped according to their self-reported concussion history [0 (n = 1136), 1 (n = 321), 2 (n = 112), or 3+ (n = 47) previous concussions]. MAIN OUTCOME MEASURES: Cognitive functioning was measured by the Immediate Post-Concussion Assessment and Cognitive Testing (ImPACT) battery, and symptom ratings were obtained from the Post-Concussion Symptom Scale. RESULTS: There were no statistically significant differences between groups in cognitive functioning as measured by ImPACT. The group with ≥3 prior concussions endorsed higher total symptom scores, but the effect sizes were small and not statistically significant. In a multivariate model, prior treatment for headaches (not necessarily migraines), prior treatment for a psychiatric condition, and prior treatment for substance/alcohol use all significantly predicted total symptom scores, with concussion history being the weakest independent predictor. CONCLUSIONS: Players with a history of prior concussions performed similarly to players with no prior concussions on cognitive testing. Health history factors were more strongly associated with symptom reporting than concussion history.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».