Cerebral Haemodynamic Assessment Following Sport-related Concussion (Mild Traumatic Brain Injury) in Youth and Amateur Rugby Union Players
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Using functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) as an objective diagnostic tool, we aimed to (1) compare fNIRS measurements in adult and youth male rugby players against controls over a playing season, and 2) document the fNIRS changes that occur in concussed rugby players during the England Rugby Football Union Graduated Return-To-Play programme (GRTP). Sixty-seven participants (rugby = 41 (26 adults: 27.5 ± 4.4 years; 15 youth: 16.5 ± 0.6 years; control = 26 (11 adult: 30.5 ± 5.2 years; 15 youth: 16.9 ± 0.4 years) completed fNIRS assessments at pre, mid and end-season. Eight players (five youth, three adult) sustained concussions, and completed fNIRS and the Graded Symptom Checklist from the Sport Concussion Assessment Tool version 5 (SCAT5) assessment throughout the GRTP period. Mixed linear models were utilised to assess the effect of group and time on fNIRS measures of oxyhaemoglobin (∆O 2 Hb) and deoxyhaemoglobin (∆HHb) during performance tasks. Typical Error (TE) i.e., normal biological fluctuation and measurement error, was calculated to identify ‘cut-off’ thresholds for identifying effects of concussion. Results There were significant differences in fNIRS indices over time in adult and youth groups ( p < 0.05) but no significant differences between rugby and control groups ( p > 0.05). Seven out of eight (87.5%) concussed players showed changes greater than TE during the GRTP period for both ∆O 2 Hb and ∆HHb during performance tasks and these players’ ∆O 2 Hb profiles had not returned to within ‘normal’ levels within the GRTP period. All players’ symptom severity and number returned to normal within the GRTP period. Conclusion Current GRTP protocols alone are problematic and there is a need for a more individualised approach to concussion management, utilising objective biomarker tools such as fNIRS.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».