The Toronto Concussion Study: Sense of smell is not associated with concussion severity or recovery
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine sense of smell as a biomarker for both severity and duration of post-concussion symptoms. METHODS: Participants were recruited prospectively from an outpatient concussion clinic. Sense of smell was assessed using the University of Pennsylvania Smell Identification Test (UPSIT) within 7 days, and 4, 8 - or 16-weeks post-injury. UPSIT normative data were used as normal controls. The main outcomes were: symptom severity on the Sport Concussion Assessment Tool 3 (SCAT3) symptom inventory and time to physician-declared recovery. RESULTS: A total of 167 participants (mean age 32.9 [SD, 12.2] years, 59% female [n = 99]) were classified at 1 week post injury as follows: severe hyposmia in 5 (3%), moderate hyposmia in 10 (6%), mild hyposmia in 48 (29%), and normosmia in 104 (62%) individuals. A convenience sample of 81 individuals with concussion were tested at follow-up. Acute impairment of sense of smell following concussion was not associated with symptom severity on the SCAT3 or time to recovery. Sense of smell was stable from baseline to follow-up in this population. CONCLUSION: This study provides evidence that routine testing of sense of smell in individuals with concussion is not warranted as a biomarker for severity of concussion and concussion recovery.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».