Psychometric Properties of Vestibular and Ocular Measures Used for Concussion Assessments: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Concussions most commonly affect the vestibular and ocular systems. Clinical measures used in the assessment of vestibular and ocular deficits should contain strong psychometric properties so that clinicians can accurately detect abnormality to guide treatment interventions. OBJECTIVES: The aim of this scoping review was: (1) to identify the measures used to evaluate the vestibular and ocular domains postconcussion and (2) to document the psychometric properties of the measures. METHODS: Two databases (Medline (Ovid) and Embase) were searched from inception to May 2023. An updated search was completed in January 2024 using the same databases and search terms. Studies were screened and data were extracted independently by 2 reviewers. Measures were categorized into vestibular, ocular, or both (vestibular and ocular) domains, and relevant psychometric properties were documented. RESULTS: Fifty-two studies were included in this review. 28 studies explored the use of vestibular measures, 12 explored ocular measures, and 12 explored both vestibular and ocular measures or explored the use of vestibulo-ocular reflex measures. Most studies explored the properties associated with balance measures, particularly the balance error scoring system. Diagnostic accuracy (sensitivity and specificity metrics) of the associated measures was the most frequently documented characteristic in the literature. CONCLUSION: Identification of clinical measures used to evaluate vestibular and ocular deficits postconcussion is needed to understand the evidence supporting their use in practice. Documenting the psychometric properties will allow clinicians and researchers to understand the status of the current literature and support for the use of certain measures in practice in terms of their ability to appropriately detect deficits in people with concussion when deficits are truly present.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».