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Enregistrement W4400721601 · doi:10.3390/brainsci14070715

Maintaining Cognitive Performance at the Expense of Gait Speed for Asymptomatic Concussed Athletes: A Novel Dual-Task and Post-Exercise Assessment

2024· article· en· W4400721601 sur OpenAlexafffund
Gabriel Lavoie, Mathieu Bolduc, Veronik Sicard, Franco Leporé, Dave Ellemberg

Notice bibliographique

RevueBrain Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensAgricultural Research Institute of OntarioUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAthletesPhysical medicine and rehabilitationTask (project management)GaitCognitionDual (grammatical number)AsymptomaticPhysical therapyPsychologyMedicineComputer scienceEngineeringNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our goal was to evaluate persisting deficits in gait and executive functioning in asymptomatic athletes with a history of concussion using a novel approach combining a dual-task paradigm and post-exercise exertion. Thirty-eight athletes aged 17 to 25 years old participated in the study, including 18 with a history of concussion. The dual-task paradigm required walking continuously at a predetermined self-paced target speed of 6.5 km/h while executing a complex switch task. Athletes completed two conditions, each on separate days: (1) dual task alone and (2) dual task following 20 min of running on a non-motorized treadmill. The statistical analyses revealed a significant reduction in gait speed exclusively for athletes with a history of concussion and only following the post-exercise condition (p = 0.008). These findings suggest that although asymptomatic concussed athletes maintain a cognitive performance comparable to non-concussed athletes, this appears to be achieved at the expense of gait speed. Our results underscore the importance of incorporating gait assessments and post-exercise exertion into concussion evaluation protocols in both research and clinical settings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,506
Score d'incertitude au seuil0,552

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,079
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,311 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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