Precision of the Integrated Cognitive Assessment for the assessment of neurocognitive performance in athletes
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the precision of the Integrated Cognitive Assessment (ICA; Cognetivity Neurosciences Ltd., Vancouver, Canada) test for the assessment of information processing ability in athletes. Thirty-one participants took part in this study. Participants were eligible if they were a current contact sport or non-contact sport athlete, aged 18-40 years, and healthy; having no underlying medical issues that affect participation in sport. Participants were excluded if they were injured, pregnant, or suffering from post-concussion syndrome. Participants performed the ICA test consecutively both before and after a normal training session to simulate resting and post-sport conditions. Precision errors, relationships (Pearson's r), and internal consistency (Cronbach's Alpha) were calculated for three variables, ICA Index (overall information processing ability), ICA Speed (information processing speed) and ICA Accuracy (information processing accuracy). ICA precision errors [root mean squared-standard deviation, RMS-SD (coefficient of variation, %CV)] pre-sport were: ICA Index: 5.18 (7.14%), ICA Speed: 3.98 (4.64%), and ICA Accuracy: 3.64 (5.00%); and post-sport were ICA Index: 3.96 (4.94%), ICA Speed: 2.14 (2.32%), and ICA Accuracy 3.40 (4.25%). The ICA test demonstrates high in-vivo precision with all variables except ICA Index (7.14%) demonstrating an acceptable precision error of ≤5% %CV.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».