A - 11 Are Self-Reported Cognitive Symptoms an Accurate Evaluation of Cognitive Functioning?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective The purpose of this study was to evaluate whether self-reports of cognitive symptoms were associated with cognitive test performances. Methods The sample included 112 Canadian Football League (CFL) athletes who were diagnosed using CFL concussion protocols. All participants underwent a cognitive assessment at baseline and prior to medical clearance. The battery included the immediate post-concussion assessment and cognitive testing (ImPACT) and The Post-Concussion Symptom Checklist. Results Self-reported cognitive symptoms and cognitive test performances were evaluated using Spearman’s rank correlations (rho; ρ). There were significant negative correlations between post-concussion verbal memory composite and the self-reported cognitive symptoms total (ρ = −0.22). Similar patterns were found for visual memory composite and the self-reported cognitive symptom total (ρ = −0.19). Paired-samples t-tests were used to assess differences between pre- and post-concussion scores. Cases were omitted if there were no pre- or post-test. If multiple concussions were sustained, the first assessment was used (n = 99). There was a significant difference between the pre- and post-test results between the subjective cognitive symptom total (t = −2.034, p > 0.05). Conclusions These outcomes suggest that CFL athletes report significantly higher cognitive symptoms following a concussion. Additionally, the pre-test subjective measures were not correlated to objective cognitive functioning. However, post-concussion subjective measures were negatively correlated with verbal and visual memory. This suggests that self-reports were more accurate at assessing their overall functioning following a concussion.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».