3.11 Do sex and sport type matter? symptom severity, quality of life, vestibulo-ocular, oculomotor, and cervical spine findings following concussion
Notice bibliographique
Résumé
Objective To evaluate the association between symptom severity score (SSS), quality of life (QOL), vestibulo-ocular reflex (VOR), oculomotor, and cervical spine outcomes and 1) sex and 2) sport type following mild Traumatic Brain Injury (mTBI). Design Cross-sectional. Setting Acute sport concussion clinics. Participants Youth aged 6–17 years diagnosed with concussion. Independent Variables Sex (male/female), sport type at time of injury (contact, non-contact, other, unknown) (Rice, 2008) Outcome Measures SSS (22 symptoms rated 0–6,/132), QOL [Pediatric Quality of Life inventory (PedsQL), VOR [mean gain on ICS video Head Impulse], oculomotor [King Devick (KD), total time (seconds)], cervical spine [Cervical Flexion Rotation Test (positive/negative), Cervical range of motion (full/limited)]. Main Results Forty-six males and 55 females reported contact (n=62), non-contact (n=18) and other (n=18) sports. Youth injured in contact sport had significantly worse VOR gain to the left [VORcontact= 0.91 (IQR= 0.85–0.96), VORnon-contact= 1.00 (IQR= 0.94–1.09), p= 0.046] and cervical ROM (proportion limitedcontact= 6.45%, proportion limitednon-contact= 0%, p <0.001), but better King Devick scores [KDcontact= 54.30s (IQR= 47.15–64.19), KDnon-contact= 69.65s (IQR= 51.37–77.00), p= 0.038) than other sport types. No significant differences were found in other outcomes by sport type or for any outcomes by sex. Conclusions Youth injured in contact sport were more likely to have limited cervical ROM, worse VOR gain to the left, and better KD scores than other sport types following concussion. There were no differences in any outcomes by sex. Further research to understand the mechanism driving the differences between sport types is warranted.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».