Incidence of Remote Near-Point of Convergence in University Athletes After Sport-Related Concussion
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Near-point of convergence (NPC) testing is an attractive screening tool in the sport setting because it is rapid, requires few resources, and is easy to administer. Remote NPC has been reported after sport-related concussion (SRC), although the incidence among a university-aged population is not well defined. The purpose of the study was to examine the incidence of remote NPC after SRC in a cohort of Canadian interuniversity athletes. DESIGN: Cross-sequential. SETTING: University. PARTICIPANTS: One hundred thirty-two university athletes [SRC, n = 68; musculoskeletal (MSK) injury, n = 64] were tested before the beginning of their competitive season and again after their injury. INDEPENDENT VARIABLES: Healthy athletes measured preseason were compared with athletes after SRC or MSK injury using both longitudinal and cross-sectional designs. MAIN OUTCOME MEASURES: Remote NPC (pass/fail), measured at 6 cm or greater, repeated 3 times. RESULTS: After SRC, 22% of athletes failed their test postinjury (95% CI, 14%-33%). Comparatively, in the MSK group, 3% of athletes failed their test postinjury (95% CI, 1%-7%). A direct comparison of both injury groups yielded a mean 19% higher prevalence of failed NPC tests after SRC versus MSK injury (95% CI, 10%-30%). There seems to be no relationship between reported symptom burden and NPC performance after SRC. CONCLUSION: Remote NPC occurs in approximately 1 of 5 athletes after SRC and is rarely observed after MSK injury.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».