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Enregistrement W4392850570 · doi:10.1136/bjsports-2024-ioc.262

903 MEP043 – Using the functional test for concussion as a final medical clearance check: can we prevent athletes from returning to sport prematurely?

2024· article· en· W4392850570 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConcussionAthletesMedicinePhysical therapyTest (biology)Psychological interventionPhysical medicine and rehabilitationCohortInjury preventionPoison controlEmergency medicineInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Exertional tests have become informative in assisting with concussion management and are commonly used for medical clearance (MC) decisions, however, the majority are resource intensive and require expertise. We developed an economical and easy to implement four-stage Functional Test for Concussion (FTC) using physical movement tasks that incorporate cardiovascular responses, head acceleration, coordination, and multi-tasks. Objective To evaluate whether FTC performance aligns with MC to return-to-play. Hypothesis Time to successful completion of the FTC will align or exceed time to achieve clinical MC. Design Prospective, observational cohort study. Setting Sport medicine clinic and research institution (University of Toronto, Canada). Participants Twenty-four interuniversity athletes with a physician diagnosed sport-related concussion (females=15, males=9) and thirty healthy interuniversity athletes (females=14, males=16). Interventions A four-stage Functional Test for Concussion at 1-, 2-, 3-, 4-, 6-, and 8-weeks post-concussion and at baseline for healthy athletes. Independent variables: 1) binary indicator for the group membership (concussion vs. healthy), and 2) binary indicator of pass/fail for each stage of the FTC. Main Outcome Measurements FTC parameters including change in symptoms following each FTC task compared to initial score, performance metrics (time duration and errors), and heart rate. Results 50%, 33.3%, 14.3%, and 11.1% of athletes failed the FTC at 1-, 2-, 3-, and 4-weeks post-concussion, respectively. Two athletes failed the FTC on the week they were scheduled for MC while thirteen athletes passed. During weeks 1–4, athletes with concussion exhibited greater symptom change during the FTC compared to normative data. By week 6, all athletes with concussion successfully completed the FTC. During all weeks, heart rates aligned between athletes with concussion who successfully completed the FTC and normative data. Conclusions The FTC may be able to elicit ongoing functional deficits beyond clinical recovery. Additional research is underway to determine if the FTC can offer clinical utility.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,099
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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