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Enregistrement W3207169564 · doi:10.3389/fspor.2021.737402

Can Sport Concussion Assessment Tool (SCAT) Symptom Scores Be Converted to Rivermead Post-concussion Symptoms Questionnaire (RPQ) Scores and Vice Versa? Findings From the Toronto Concussion Study

2021· article· en· W3207169564 sur OpenAlexafffundabout
Laura Langer, Paul Comper, Lesley Ruttan, Cristina Saverino, Mohammad Alavinia, Elizabeth L. Inness, Alice Kam, David W. Lawrence, Alan Tam, Tharshini Chandra, Evan Foster, Mark Bayley

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sports and Active Living · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensToronto Western HospitalThe Scarborough HospitalUniversity of TorontoToronto Rehabilitation InstituteUniversity Health Network
Organismes subventionnairesToronto Rehabilitation Institute
Mots-clésRivermead post-concussion symptoms questionnaireConcussionPhysical therapyLikert scaleMedicinePsychologyInternal medicinePoison controlInjury preventionRehabilitationEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The Rivermead Post-Concussion Symptoms Questionnaire (RPQ) and the Sports Concussion Assessment Tool (SCAT) are widely used self-report tools assessing the type, number, and severity of concussion symptoms. There are overlapping symptoms and domains, though they are scored differently. The SCAT consists of 22 questions with a 7-point Likert scale for a total possible score 132. The RPQ has 16 questions and a 5-point Likert scale for a total of 64 possible points. Being able to convert between the two scores would facilitate comparison of results in the concussion literature. Objectives: To develop equations to convert scores on the SCAT to the RPQ and vice versa. Methods: Adults (17–85 years) diagnosed with a concussion at a referring emergency department were seen in the Hull-Ellis Concussion and Research Clinic, a rapid access concussion clinic at Toronto Rehab–University Health Network (UHN) Toronto Canada, within 7 days of injury. The RPQ and SCAT symptom checklists as well as demographic questionnaires were administered to all participants at Weeks 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 12, 16. Results: 215 participants had 1,168 matched RPQ and SCAT assessments. Total scores of the RPQ and the SCAT had a rho = 0.91 (p < 0.001); correlations were lower for sub-scores of specific symptom domains (range 0.74–0.87, p < 0.001 for all domain comparisons). An equation was derived to calculate SCAT scores using the number and severity of symptoms on the RPQ. Estimated scores were within 3 points of the observed total score on the SCAT. A second equation was derived to calculate the RPQ from the proportion weighted total score of the SCAT. This equation estimated corresponding scores within 3 points of the observed score on the RPQ. Conclusions: The RPQ and SCAT symptom checklists total scores are highly correlated and can be used to estimate the total score on the corresponding assessment. The symptom subdomains are also strongly correlated between the 2 scales however not as strongly correlated as the total score. The equations will enable researchers and clinicians to quickly convert between the scales and to directly compare concussion research findings.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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 enseignants0,779
Score d'incertitude au seuil0,440

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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