Sport experience and age account for visuomotor performance more than multiple concussion history and sex
Notice bibliographique
Résumé
Aims Previous studies have consistently shown a decline in cognitive-motor integration (CMI) performance in those either with a history of concussion, less sport experience or of older age. The present study sought to characterize CMI performance of individuals as a function of these factors combined. Hypothesis: relative to those with one concussion, those with multiple concussions would experience significantly greater neuropathological effects on the brain networks required for standard and rule-based visuomotor performance, resulting in impaired motor performance. Study design: Individual cross-sectional study. Level of evidence: Level 3. Materials & Methods Two hundred and twenty-three asymptomatic individuals with a concussion history participated in this study. They performed two touchscreen-based eye–hand coordination tasks, including a standard direct interaction task and one which involved CMI; target location and motor action were dissociated in the CMI task. Results A significant percentage of standard and CMI variance was explained only by age and sport experience in our sample of younger, mainly select-level athletes. Conclusion These findings may suggest that motor developmental stage, which corresponds to age, and sport experience provide brain network resilience that can compensate for concussion-related performance declines. Clinical relevance: These data provide evidence around the importance of accounting for sport experience and developmental age when evaluating return to play metrics in youth and young adults.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».