The Effect of Physical Exertional Testing on Postconcussion Symptom Scale Scores in Male and Female High School Students
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Symptom scores commonly measured following concussion were compared between male and female adolescents with (Hx+) and without (Hx-) a history of concussion, pre and post physical exertion testing. METHODS: Eighty (males [n = 60; Hx+ = 19], female [n = 20; Hx+ = 5]) high school students (ages 15-17 y) completed the Buffalo Concussion Treadmill Test once and the modified shuttle run test twice. Symptom scores were collected using the 22-point Symptom Evaluation Scale on the Sport Concussion Assessment Tool (version 5) immediately pre and post physical exertion testing. RESULTS: The symptoms most reported during preexertional testing were fatigue/low energy, feeling slowed down, and nervous/anxious, whereas feeling slowed down, fatigue/low energy, "pressure in head" (males only), and headache (females only) were most frequently reported during postexertion testing. CONCLUSION: An understanding of the common exertion-related symptoms at baseline in a laboratory or field-based setting in adolescents may be advantageous for clinicians as they manage individual recovery postconcussion. This is particularly important during an adolescent's recovery and return to play when exertional testing may be implemented, especially since symptoms were reported pre and post exertional testing in both males and females regardless of concussion history.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».