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Enregistrement W4238120755 · doi:10.12688/f1000research.19587.1

One-year test-retest reliability of ten vision tests in Canadian athletes

2019· preprint· en· W4238120755 sur OpenAlexafffundabout
Mehdi Aloosh, Suzanne Leclerc, Stephanie Long, Guowei Zhong, James M. Brophy, Tibor Schuster, Russell Steele, Ian Shrier

Notice bibliographique

RevueF1000Research · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensJewish General HospitalMcMaster UniversityMcGill UniversityImpact
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésIntraclass correlationConcussionMedicineVergence (optics)AthletesReliability (semiconductor)Physical therapyPoison controlInjury preventionClinical psychologyArtificial intelligencePsychometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<ns4:p> <ns4:bold>Background</ns4:bold> : Vision tests are increasingly being suggested for use in concussion management and baseline testing. Concussions, however, often occur months after baseline testing and reliability studies generally examine intervals limited to days or one week. Therefore, our objective was to determine the one-year test-retest reliability of these tests. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Methods</ns4:bold> : We assessed one-year test-retest reliability of ten vision tests in elite Canadian athletes followed by the Institut National du Sport du Quebec. We included athletes who completed two baseline (preseason) annual evaluations by one clinician within 365±30 days. We excluded athletes with any concussion or vision training in between the annual evaluations or presented with any factor that is believed to affect the tests (e.g. migraines, etc.). Data were collected from clinical charts. We evaluated test-retest reliability using Intraclass Correlation Coefficient (ICC) and 95% limits of agreement (LoA). </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Results:</ns4:bold> We examined nine female and seven male athletes with a mean age of 22.7 (SD 4.5) years. Among the vision tests, we observed excellent test-retest reliability in Positive Fusional Vergence at 30cm (ICC=0.93) but this dropped to 0.55 when an outlier was excluded. There was moderate reliability in Negative Fusional Vergence at 30cm (ICC=0.78), Phoria at 30cm (ICC=0.68), Near Point of Convergence break (ICC=0.65) and Saccade (ICC=0.56). The ICC for Positive Fusional Vergence at 3m (ICC=0.56) also decreased to 0.45 after removing one outlier. We found poor reliability in Near Point of Convergence (ICC=0.47), Gross Stereoscopic Acuity (ICC=0.03) and Negative Fusional Vergence at 3m (ICC=0.0). ICC for Phoria at 3m was not appropriate because scores were identical in 14/16 athletes. 95% LoA of the majority of tests were ±40% to ±90%. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Conclusions:</ns4:bold> Four tests had moderate one-year test-retest reliability. The remaining tests had poor reliability. The tests would therefore be useful only if concussion has a moderate-large effect on scores. </ns4:p>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,249
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,082
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,319 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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