Evaluation of the SCAT 5 tool in the assessment of concussion in Para athletes: a Delphi study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To investigate if the sport concussion assessment tool version 5 (SCAT5) could be suitable for application to Para athletes with a visual impairment, a spinal cord injury, or a limb deficiency. METHODS: A 16-member expert panel performed a Delphi technique protocol. The first round encompassed an open-ended questionnaire, with round 2 onwards being composed of a series of closed-ended statements requiring each expert's opinion using a five-point Likert scale. A predetermined threshold of 66% was used to decide whether agreement had been reached by the panel. RESULTS: The Delphi study resulted in a four-round process. After round 1, 92 initial statements were constructed with 91 statements obtaining the targeted level of agreement by round 4. The expert panellist completion rate of the full four-round process was 94%. In the case of athletes with a suspected concussion with either limb deficiencies or spinal cord injuries, the panel agreed that a baseline assessment would be needed on record is ideal before a modified SCAT5 assessment. With respect to visual impairments, it was conceded that some tests were either difficult, infeasible or should be omitted entirely depending on the type of visual impairment. CONCLUSION: It is proposed that the SCAT5 could be conducted on athletes with limb deficiencies or spinal cord injuries with some minor modifications and by establishing a baseline assessment to form a comparison. However, it cannot be recommended for athletes with visual impairment in its current form. Further research is needed to determine how potential concussions could be more effectively evaluated in athletes with different impairments.
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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 | 0,120 | 0,105 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».