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Enregistrement W4318966693 · doi:10.1097/jsm.0000000000001086

Adjusting to Changing Environments: Virtual Preseason SCAT5 Assessment in Canadian Male Youth Football Players

2022· article· en· W4318966693 sur OpenAlexaffabout
Reid A. Syrydiuk, Linden C. Penner, Stacy Sick, Paul Eliason, Jean‐Michel Galarneau, Benjamin Leggett, Olivia Galea, Kathryn Schneider, Carolyn A. Emery

Notice bibliographique

RevueClinical Journal of Sport Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConcussionMedicineBalance (ability)AnxietyPhysical therapyAthletesFootballMedical diagnosisPoison controlInjury preventionClinical psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To provide preseason reference scores for Canadian youth tackle football players on the Sport Concussion Assessment Tool 5 (SCAT5) and to examine whether age, concussion history, and self-reported medical diagnoses are associated with SCAT5 subcomponent performance. DESIGN: Cross-sectional study. SETTING: Calgary, Alberta. PARTICIPANTS: Five hundred one male youth football players (ages 13-18 years) participating in the 2021 season. ASSESSMENT OF RISK FACTORS: SCAT5 subcomponents were assessed by age group (13-14, 15-16, 17-18), concussion history (0, 1, 2+, and yes/no), and self-reported diagnoses (headache disorder, attention-deficit/hyperactive disorder, learning disability/dyslexia, and depression, anxiety, or other psychiatric disorder). MAIN OUTCOME MEASURES: Virtual video administration (vs traditional in-person testing) of the SCAT5 was completed, and subcomponent scores included total number of symptoms (/22), symptom-severity score (/132), Standardized Assessment of Concussion [orientation (/5), immediate memory (/30), concentration (/5), delayed recall (/10)], and modified Balance Error Scoring System (/30). Kruskal-Wallis, one-way analysis of variance , Mann-Whitney U , or independent t tests were used to assess possible associations depending on number of groups and data normality. RESULTS: Virtual SCAT5 assessment scores across all outcomes did not differ by age group or concussion history. The median number of symptoms and median symptom-severity score at baseline was 2, and 173 players (34.5%) reported no symptoms. Median total number of errors on the modified Balance Error Scoring System was 3. Participants with certain self-reported diagnoses (attention-deficit/hyperactive disorder, dyslexia) demonstrated poorer performance on some SCAT5 subcomponents (symptom reporting, Standardized Assessment of Concussion). CONCLUSIONS: Baseline SCAT5 performance did not differ by age group or concussion history in male youth football players. Diagnoses of the self-reported disorders examined may be important considerations for interpretation of the SCAT5 assessment.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,246

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,131
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,297 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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