The Post-Concussion Symptom Scale: Normative Data for Adolescent Student-Athletes Stratified by Gender and Preexisting Conditions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Post-Concussion Symptom Scale (PCSS) is a self-report questionnaire measuring symptoms that commonly occur after a concussion; however, these symptoms are nonspecific and can be related to co-occurring orthopaedic injuries (eg, cervical strain) or patient characteristics and preexisting conditions, even in the absence of a recent injury. As such, clinicians may have difficulty determining whether symptom elevations are attributable to a recent concussion as opposed to a confounding injury or a preexisting condition, which may be especially difficult when preinjury baseline symptom data are unavailable. PURPOSE: This study aimed to further validate the 4-factor model of the PCSS (ie, cognitive, sleep-arousal, physical, and affective symptoms) with adolescent student-athletes and provide normative reference data for each factor and the total score, stratified by gender and preexisting health conditions. STUDY DESIGN: Cross-sectional study; Level of evidence, 3. METHODS: Participants were 9358 adolescent student-athletes who completed the PCSS during a preseason baseline evaluation (mean age, 14.9 years; SD, 1.3 years [range, 13-18 years]; 49.3% boys). The 4-factor model of the PCSS was tested for the full sample and separately for boys and girls using confirmatory factor analysis. Symptom severity percentiles were created for the PCSS total score and each factor, stratified by gender and preexisting conditions (ie, attention-deficit/hyperactivity disorder, mental health history, headache/migraine history, learning disability/dyslexia, academic problems, and concussion history). RESULTS: The 4-factor model of the PCSS replicated in the full sample (comparative fit index [CFI] = 0.959) and in both gender groups (boys: CFI = 0.961; girls: CFI = 0.960). The total PCSS score at the 84th percentile varied by preexisting conditions as follows: healthy participants = 8, attention-deficit/hyperactivity disorder = 18, mental health history = 26, headache/migraine history = 18, learning disability = 19, and academic problems = 17. On all PCSS subscales, participants with a mental health history had the highest scores, and high scores were associated with having >1 preexisting condition. Girls had higher scores than boys for each stratification. CONCLUSION: The 4-factor model of the PCSS replicates for adolescent student-athletes. Gender, number of preexisting conditions, and mental health history are important factors to account for when interpreting PCSS symptom severity. The normative data provided herein could assist clinicians in determining whether an adolescent student-athlete is presenting with persistent postconcussion symptoms or a typical symptom experience based on their gender and personal health 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 | 0,001 |
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.
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 ».