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Enregistrement W4402662709 · doi:10.1249/01.mss.0001061184.18423.88

Minute-by-minute Analysis Of Knee Flexion During The Buffalo Concussion Treadmill Test

2024· article· en· W4402662709 sur OpenAlexaboutno aff
Monique Passalacqua, Madison Fenner, Kristen G. Quigley, Addie Jane Heithecker, Nora Constantino, Nicholas G. Murray

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopedic Surgery and Rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConcussionPhysical medicine and rehabilitationTreadmillMedicinePhysical therapyTest (biology)Knee flexionInjury preventionPoison controlEmergency medicineGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Buffalo Concussion Treadmill Test (BCTT) is an assessment to gauge the extent of exercise tolerance for patients recovering from sport-related concussions (SRC). Research suggests that knee kinematics are altered following an SRC seen throughout the BCTT during midstance (MS), but it is unclear if this persists at each minute of the test. PURPOSE: Evaluate knee flexion differences at MS during each minute of BCTT within 72 hours post-SRC compared to symptom free(SF). METHODS: 12 NCAA Division I athletes (avg. age = 20 ± 2 yrs; avg. height = 70.93 ± 5.09in) completed the BCTT within 3 days post-SRC (CON) and after being fully symptom-free (SF) for 24 hours. The BCTT was performed via the standardized guidelines, which involved measurements of Visual Analogue Scale (VAS 0-10), heart rate(HR), and Borg Rating of Perceived Exertion (RPE 6-20). Treadmill speed was contingent upon the participant’s height (3.2mph <70 in; 3.6mph < 70in) and the grade increase (1%) at each minute. The test was stopped after a consecutive 3 pt change on the VAS, RPE > 16, or when 90% of HR predicted maximum was reached. Each minute, the subjects’ joint angles (knee total range of motion in flexion/extension) were tracked using markerless motion capture (120 Hz, Qualisys motion capture, Qualisys, Göteborg, SE), analyzed using Theia (Theia Markerless, Ontario, CA), and processed through Visual 3D (10 Hz Low Pass, C-motion Inc. Germantown, MD, 1997, v.2022.09.1). Paired samples t-tests were run to determine minute by minute differences between CON and SF. Data were normalized to the lowest common denominator of time. RESULTS: A significant difference was found in flexion/extension during mid-stance of varying minutes (Table 1). CONCLUSIONS: These results suggest that SRC demonstrated greater knee flexion during the BCTT at varying time points and it becomes more significant as the time of the task increases.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,271 · 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
Routes d'admission1
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