9.15 Effect of postural control and exertion on dynamic visual acuity in athletes with and without history of sport-related concussion
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate the effects of posture and level of exertion on dynamic visual acuity (DVA; visual perceptual processing task) in athletes with and without history of sport-related concussion (SRC). Design DVA, scored as the log of the minimum angle of resolution (LogMAR), was assessed using a custom program with a tumbling ‘E’ target displayed on a 55’ monitor at a 4m viewing distance. The target moved randomly or horizontally at 2.31m/s. Participants completed one trial of each motion in four conditions: seated; standing; and treadmill walking at low (85–100 bpm) and moderate (115–130bpm) intensities. Setting University Research Laboratory. Participants Varsity athletes (N= 28; age= 20.9±1.4; rugby, ice hockey, and lacrosse) without SRC (n=11) were compared to asymptomatic athletes with recent (n=8; post-SRC=3–9 months) and previous SRC (n=9; post-SRC=1–5 years). Interventions (or Assessment of Risk Factors) moV& program (V&MP Vision Suite, University of Waterloo). Outcome Measures Difference in LogMAR scores from seated were calculated for the other postural conditions. Main Results There was no interaction effect of motion and posture (F=1.29, p=.278), no main effect of motion (F=0.33, p=.573) or posture (F=2.10, p=.133). There was a main effect of group (F= 5.09, p< .05; f= 0.25), indicating that athletes with recent and previous SRC obtained worse DVA scores compared to athletes without SRC across all postural conditions. Conclusions An objective DVA assessment in progressive postural and exertional conditions may be sensitive to differences in performance between athletes with and without history of SRC, even after resolution of symptoms and return to sport.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».