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Enregistrement W3134634264 · doi:10.11575/prism/37989

Heat, cold, and pressure pain thresholds following a sport-related concussion

2020· dissertation· en· W3134634264 sur OpenAlexaboutno aff
Corson Johnstone

Notice bibliographique

RevuePRISM (University of Calgary) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesStrong
Mots-clésConcussionPhysical medicine and rehabilitationMedicinePhysical therapyPsychologyAeronauticsEngineeringInjury preventionPoison controlMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Concussions are among the most common sport and recreational injuries. Head and neck pain are commonly reported symptoms following concussion, but pain may also occur at regions secondary to the region of primary injury suggesting central sensitization. Central sensitization may be assessed using quantitative sensory testing (QST) to quantify heat (HPT), cold (CPT), and pressure pain thresholds (PPT). Pain thresholds have shown to predict worse prognosis of whiplash associated disorder. However, changes in pain thresholds as a consequence of SRC have not been well evaluated despite acute and persistent pain commonly occurring following SRC. Here we discuss the feasibility of QST among a consecutive sample of patients aged 13-60 that were seen at the Acute Sport Concussion Clinic (ASCC) and local sport medicine clinics in Calgary, Alberta, Canada, and diagnosed with SRC. Pain thresholds in patients with SRC were compared against orthopaedic injured (OI) and uninjured (UI) controls. There were no adverse reactions to QST in patients with SRC. There were no significant differences in heat, cold, and pressure pain thresholds across groups. Of interest, when looking at the data descriptively, patients with SRC had lower median HPTs and higher median CPTs than OI and UI controls as well as higher PPTs than OI controls. Further research including prospective cohort design is warranted to better understand how heat, cold, and pressure pain thresholds may be altered in patients with SRC.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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