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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».