2.13 Higher fear avoidance in athletes correlates to more acute concussive symptoms and severity
Notice bibliographique
Résumé
Objective The purpose of our study was to assess the relationship between fear avoidance and acute concussion symptoms in athletes. Design A cross-sectional study. Setting On the respective college campuses. Participants We had 34 participants, with an average age of 20.9 ± 1.8 years old, including 23 males and 11 females. Interventions (or Assessment of Risk Factors) We assessed the athletes’ concussions within 48 hrs using the SCAT5, pain catastrophizing using the Pain Catastrophizing Scale, fear avoidance using the Athlete Fear Avoidance Questionnaire (AFAQ), and anxiety and depression using the Hospital Anxiety and Depression Questionnaire (HADS). Outcome Measures The dependent variables were AFAQ score, HADS score and PCS score. Main Results Our participants suffered an average of 7.4 ± 5.1 symptoms and a 16.3 ± 17.0 symptom severity score. The total number of symptoms was significantly associated with the AFAQ score (r=0.493). Moreover, the symptom severity score was associated with the AFAQ score (r=0.481). The total number of symptoms and severity score were significantly associated with the HADS score (r=0.686 and r=0.602). The AFAQ score, HADS depression and HADS anxiety scores model was a significant predictor of the total number of symptoms reported on the SCAT5, accounting for 50.4% of the variance (p>0.001) as well as severity (p=0.001). Conclusions Our study identified a significant relationship between athlete fear avoidance, depression, and anxiety and the number of acute concussion symptoms in athletes. A higher fear avoidance means that patients report more symptoms, and this relationship could explain why there is variability in the reporting of concussion symptoms.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».