A comparison of cognitive-motor integration performance and resting state functional brain network connectivity in female athletes suggests intact motor network and visuomotor skill in those with a concussion history
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Structural neural changes following concussion are often not captured by standard imaging techniques. However, there is growing evidence that damage to white matter tracts and change in functional network connectivity may be observed following concussive injury. We investigated behavioural performance on a cognitive-motor integration (CMI) task in conjunction with alterations in resting state functional connectivity (rs-FC) in brain networks in a population of 30 female varsity athletes, with 16 having a previous history of concussion. Behavioural performance on accuracy, timing, and trajectory measures of a CMI task were assessed between the concussion history group and the control group. Rs-FC within the nodes of the Default Mode Network (DMN), Dorsal Attention Network (DAN), the Frontoparietal Network, and the Anterior Cerebellar Lobule Network, was assessed against performance scores on accuracy, timing, and trajectory measures. Main findings indicate no difference in behavioural performance between those with concussion history and those without, in contrast to previous findings in a group of primarily male varsity athletes. In addition, no difference in rs-FC was noted in correlation with behavioural performance scores on either accuracy, timing, or trajectory. These findings may suggest sex-related differences in performance on a CMI task, and a resiliency in both functional network connectivity and visuomotor skilled performance in varsity female athletes.
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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) | 0,004 | 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 ».