Youth Preseason Performance on the Sport Concussion Assessment Tool 5 Across Multiple Sports
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine preseason Sport Concussion Assessment Tool 5 (SCAT5) performance of adolescent sport participants by environment (in-person/virtual), sex, age, concussion history, collision/noncollision sport participation, and self-reported medical diagnoses. DESIGN: Cross-sectional. SETTING: Canadian community and high-school sport settings. PARTICIPANTS: Three thousand eight hundred five adolescent (2493 male, 1275 female, and 37 did not disclose; 11- to 19-year-old) sport participants. ASSESSMENT OF RISK FACTORS: Sport Concussion Assessment Tool 5 administration method (in-person/virtual), sex (male/female/unreported), age (years), concussion history (0/1/2/3+), collision/noncollision sport participant, and self-reported medical diagnoses [attention deficit disorder or attention-deficit/hyperactivity disorder, headache/migraine, learning disability, and psychiatric disorder (ie, anxiety/depression/other)]. OUTCOME MEASURES: Preseason SCAT5 outcomes including total number of symptoms (TNS; /22), symptom severity score (SSS; /132), Standardized Assessment of Concussion (SAC; /50), and modified Balance Error Scoring System (mBESS; /30). RESULTS: Multiple multilevel linear or Poisson regression complete case analyses adjusting for clustering and robust standard errors, with β-coefficients (95% CI) back-transformed to indicate an increase/decrease in SCAT5 subdomains when relevant for clinical interpretation. Virtual (V) performance was associated with fewer symptoms reported [TNS Difference V-IP = -1.53 (95% CI, -2.22 to -0.85)], lower SSS [-2.49 (95% CI, -4.41 to -0.58)], and fewer mBESS errors (IP) [-0.52 (95% CI, -0.77 to -0.27)] compared with in-person. For every one-year increase in age, more symptoms [TNS = 0.22 (95% CI, 0.01-0.44)], higher SSS [0.52 (95% CI, 0.01-1.06)], higher SAC [0.27 (95% CI, 0.15-0.38), and poorer balance [mBESS = -0.19 (-0.28 to -0.09)] were observed. Differences between males and females were also seen across all SCAT5 outcomes. Individuals reporting any medical diagnosis or 3+ concussion history also reported more symptoms (TNS) and higher SSS than those who did not. CONCLUSIONS: Administration environment, sex, age, concussion history, and medical diagnoses were associated with SCAT5 subdomains and are important considerations when interpreting the SCAT5 results.
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 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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».