7.18 Increased symptom scores and prolonged course of recovery for female patients with concussion injuries seen at a university sport medicine clinic
Notice bibliographique
Résumé
Objective To characterize concussion injuries seen at a university sport medicine clinic, comparing initial presentation and recovery between females and males, to identify sex-related differences. Design Retrospective chart review of patients with concussions seen by a Sport and Exercise Medicine (SEM) physician from January 1, 2015, to May 31, 2021. Setting University-based sport medicine clinic in Edmonton, Alberta, Canada. Participants 552 patients with 621 unique injuries (263F:358M; mean age 20±9 years) seen over 1,607 visits. Interventions (or Assessment of Risk Factors) Patients with concussions were subdivided by sex into female (F) or male (M). Outcome Measures Demographics, incidence, injury method, concussion severity, as measured by Standardized Concussion Assessment Tool (SCAT 3/5), and recovery timelines. Main Results In total, of 621 concussions, most resulted from organized sports (477), followed by recreational sports (82), then activities of daily living (ADL) (60), with 2 unspecified. Females were older (F 21.5±10.7 years, M 18.5±7.6 years, p<0.0001), with greater initial concussion severity, as measured by SCAT 3/5 symptoms and total scores (mean number of symptoms: F 14.2±6.5, M 10.0±6.8, p<0.00001; total symptom scores (TSS): F 40±28.1, M 24±23.7, p<0.00001). Females took longer to return to sport/activity (RTS): F 81.7±164.9 days, M 39.3±63.1 days, p=0.003; but not to return-to-learn (RTL): F 14.2±17.7 days, M 11.6±14.1 days, p=0.31). Conclusions In this cohort of patients, females reported greater concussion severity, with more symptoms at initial visit and took longer to return to sport/activity. Underlying mechanisms of injury and implications for therapy remain to be explored.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,006 | 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 ».