A Cross-Sectional Decision-Making Approach to Inform Neuropsychological Battery Development in Professional Hockey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Neuropsychologists commonly use a large battery of tests to inform clinical decisions. Decision analysis can be used to determine which individual tests play a role in the decision-making process. The objective of this project was to conduct quantitative and qualitative decision analysis of decisions by team neuropsychologists with professional hockey players being evaluated as part of the National Hockey League (NHL)/NHL Players Association Concussion Protocol. METHOD: We extracted neuropsychological data from an NHL clinical program database. Team neuropsychologists evaluated concussed players using a hybrid neuropsychological test battery. The neuropsychologists then determined whether players were experiencing concussion-related cognitive difficulties. Logistic regression was used to examine which tests accounted for unique variance in the decision-making process. We also conducted a survey of NHL neuropsychologists, asking them to rate the usefulness of each test in the battery. RESULTS: Five of the fifteen measures accounted for unique variance in team neuropsychologists' decisions, including the ImPACT Verbal Memory Composite, Visual Motor Composite, Reaction Time Composite, Symptom Score, and Brief Visuospatial Memory Test-Revised Delayed Recall. Notable discrepancies were uncovered between quantitative indications of usefulness and self-reported qualitative perceptions of test usefulness when making decisions. Qualitatively, clinicians reported that the Hopkins Verbal Learning Test-Revised, Symbol Digit Modalities Test, ImPACT Reaction Time, and Color Trails 2 were the most useful tests when making decisions. CONCLUSIONS: Along with validation studies, decision analysis can be used as part of a comprehensive evaluation process to inform the development of best-practice batteries for use among athletes with sports 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 | 0,081 | 0,118 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».