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Enregistrement W4411340611 · doi:10.2196/70867

Detection of Chronic Cognitive-Motor Deficits in Adults With a History of Concussion Using Computerized Eye-Hand Coordination Tasks: Preliminary Experimental Design Study

2025· article· en· W4411340611 sur OpenAlexvenueno aff
Qin Zhu, Shaochen Huang

Notice bibliographique

RevueInteractive Journal of Medical Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical Sciences
Mots-clésConcussionPreprintCognitionPsychologyPhysical medicine and rehabilitationEye–hand coordinationCognitive psychologyPoison controlMedicineInjury preventionComputer scienceNeuroscienceMedical emergencyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Concussion has been a major public health concern due to the substantial cognitive sequelae it results. Although the dysfunctions of the frontal lobe and corpus callosum owing to concussions have been documented, the existing concussion screening tools merely examine cognitive functions in isolation of motor functions and failed to detect the chronic cognitive-motor impairments following concussions. Yet, there has been no concussion screening test aimed specifically to assess the coupled cognitive-motor functions. Objective: This study aimed to provide preliminary evidence for using computerized eye-hand coordination tasks to detect chronic cognitive-motor deficits associated with concussion history. Methods: The computerized eye-hand coordination tasks were used to assess the coupled cognitive-motor functions of the participants with and with no history of concussion. In experiment 1, a total of 12 participants (6 young adults with a history of concussion and 6 healthy controls) completed longitudinal assessments of coordination profiles across a year. Experiment 2 examined a total of 20 participants (10 participants with a history of concussion and 10 healthy controls) using an iterated single-session protocol. Just noticeable difference (JND) and proportion of time-on-task (PTT) were used to assess cognitive-motor performance. Mixed-design ANOVAs were used to examine group differences, and the effect sizes were assessed using Cohen d test. Results: In experiment 1, participants with a history of concussion exhibited more inconsistent ability to visually discriminate the in-phase coordination pattern (coefficient of variation of JND: participants with a history of concussion = mean 0.27, SD 0.04, and healthy controls = mean 0.17, SD 0.07; t10=2.93; P=.02). Similarly, their performance on unimanual and bimanual in-phase and anti-phase coordination patterns was significantly poorer (at in-phase: PTTConcussed=mean 0.63, SD 0.10, and PTTHealthy=mean 0.73, SD 0.08 [F1,10=8.49; P=.02]; at anti-phase: PTTConcussed=mean 0.46, SD 0.14, and PTTHealthy=mean 0.60, SD 0.10 [F1,10=10.67; P=.008]). In experiment, 2 where only the unimanual coordination tasks were implemented for screening, participants with a history of concussion showed impaired performance in both in-phase and anti-phase tasks (at in-phase: PTTConcussed=mean 0.62, SD 0.13, and PTTHealthy=mean 0.74, SD 0.07 [F1,54=4.20; P=.045]; at anti-phase: PTTConcussed=mean 0.37, SD 0.15, and PTTHealthy=mean 0.56, SD 0.14 [F1,54=10.26; P=.002]), and they also failed to show the differentiated performance between anti-phase and 90° coordination patterns (PTTAnti-phase=mean 0.37, SD 0.15, and PTT90° coordination=mean 0.37, SD 0.13). Conclusions: Due to their ability to detect both impaired and undifferentiated performance in producing intrinsic and novel coordination patterns, the unimanual coordination tasks appear to be a sensitive screening tool for chronic cognitive-motor deficits associated with history of concussion.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,101
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,356 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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