2.7 Does the SCAT5 10-word list improve the distribution of scores over the SCAT3 5-word list in professional hockey players?
Notice bibliographique
Résumé
Objective The SCAT5 introduced Immediate Memory (IM) and Delayed Recall (DR)10-word lists to improve the ceiling effects found on SCAT3 5-word lists. We examined whether the 10-word lists improved the normative distribution of scores over the 5-word lists at baseline among professional hockey players. Design Retrospective Cohort. Setting Outpatient professional hockey. Participants English-language preference professional hockey players completed the SCAT3 5-word lists (n=1123) during pre-season in 2017 and SCAT5 10-word lists (n=1479) in 2019 for a total sample of 2602. Independent Variables 5-word vs. 10-word SCAT lists. Outcome Measures SCAT3 5-word IM and DR, SCAT5 10-word IM and DR scores. Main Results SCAT3 5-word IM lists produced a significant total score ceiling effect (M=14.62, md=15). A perfect score of 15 was achieved by 809 players (72%) on the 5-word list. In contrast, the SCAT5 10-word IM lists total scores were normally distributed (M=21.30, md=21). Only 1 player (0.1%) obtained a perfect score. Older players outperformed younger players (rs=.19, p<.001). Differences were found across language groups, F(7,1863)=7.14, p<.001, and form versions of the lists, F(2,1868)=62.41, p<.001. The 5-word DR component yielded similar distributions (M= 3.89, md=4) with 39% of players obtaining perfect scores. The 10-word mean DR score=7.02 (md=7). Again, older players outperformed younger players (rs=.12, p< .001). No language differences emerged. Conclusions The 10-word lists improved the distribution of scores on the SCAT5 IM/DR tasks, which should improve the detection of impaired performance following concussion. Significant differences were found in age, language preference and form.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».