3.2 Development of SCAT5 reliable change metrics in professional hockey
Notice bibliographique
Résumé
Objective The purpose of this study was to create SCAT5 reliable change scores in a large sample of professional hockey players. Design Longitudinal cohort. Setting National Hockey League (NHL) pre-season medical evaluations. Participants All NHL players were given the NHL modified SCAT5 prior to both the 2018–19 and 2019–20 seasons. Valid 10-word List Learning (n=986), Delayed List Recall (n=986), modified Balance Error Scoring System (n=828), and Concentration (n=987) data were extracted for players with 2 consecutive valid baselines and no intervening suspected concussion evaluations. Outcome Measures Paired t-tests were used to examine differences between time 1 and time 2 performance. Pearson correlations were used to assess test-retest reliability and reliable change was calculated using the Iverson method. Main Results Correlations between repeat administrations had mostly small to moderate effects (r =.29 to .51). Due to significant list-learning form differences, .80, .90, .95, and .99 confidence interval reliable change metrics were developed for 3 list administration orders (1,2; 2,3; 3,1) for English Preference and non-English preference speakers. Reliable change metrics and their associated base rates are presented for mBESS and concentration subscores. Conclusions This study offers 1-year test-retest reliability and reliable change metrics for a large group of English and non-English preference professional hockey players. Data represent an initial step in evaluating the psychometric properties of the SCAT5 10-word list and Concentration indices – as well as providing reliable change guidelines to aid instrument interpretation. This abstract has been published in full manuscript format and has the following citation: BMJ Citation https://bjsm.bmj.com/content/early/2022/03/24/bjsports-2021-104851.long
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 | 0,051 | 0,114 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».