11.27 Dynamic neck strength as a potential screening tool for future concussion risk: a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Objective Women’s soccer is a high-risk sport for concussion. The strongest predictor for future concussion risk is a prior history of concussion. Neck strength may be protective against concussion. Do female soccer players with a prior history of concussion demonstrate decreased neck strength? Design Observational cohort. Setting University soccer team. Participants 28 players. Assessment of Risk Factors Independent = history of concussion, dependent = dynamic neck strength. Outcome Measures Dynamic neck strength measured as peak Rate of Force Development (RFD) using the TopSpin360. Self-declared concussion history was recorded. Independent samples t-tests were used to compare differences between groups. Main Results 10 players declared a history of concussion (HxCon), 18 self-declared without (NoHxCon). There was a significant difference in dynamic neck strength between the groups (HxCon = 3.8 lbf*s-1, 95%CI 2.5–5.2, NoHxCon = 7.1 lbf*s-1, 95%CI 5.2–9.1, p<.05). Area under the curve demonstrated a sensitivity of 72% and specificity of 80% at an RFD of 4.5 lbf*s-1 to distinguish players with a history of concussion from those without. Conclusions In this small study, dynamic neck strength was able to differentiate players with a history of concussion, and hence at a known higher risk of future concussion, from those with no history of concussion and relatively lower risk. Future studies should explore using dynamic neck strength as a potential screening tool to assess athletes’ risk of concussion.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
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 ».