A - 53 Predicting Concussion Symptoms: Impact of Pre-Injury Risk Factors on Post-Concussion Symptom Severity in Football Players
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose This study examines whether baseline mental health factors—anxiety, depression, somatization, concussion history, learning disorders, ADHD, and SCAT/BSI scores—predict post-concussion symptom severity in Canadian Football League (CFL) athletes. Findings aim to improve concussion management and targeted interventions. Method This longitudinal study collected data during pre-season medical evaluations and within 48 hours post-concussion (2017–2018) using SCAT3 for symptom severity and BSI-18 for psychological distress. Participants included 793 CFL players (90% of the league, all male, aged 21–37, M = 25.35, SD = 2.79). Results Baseline characteristics showed that 45.1% (n = 358) had a concussion history. ADHD was present in 10.0% (n = 79), learning disorders in 4.2% (n = 33), and mental health diagnoses in 1.0% (n = 8). Regression analysis identified significant predictors of post-injury anxiety: pre-injury BSI Somatization (β = −0.697, p = 0.004), pre-injury BSI Anxiety (β = 0.649, p = 0.022), and SCAT3 (β = 0.627, p < 0.001). Other variables, including pre-injury depression, ADHD, and learning disorders, were not significant. SCAT3 was the sole significant predictor of post-injury depression (β = 0.702, p < 0.001). Conclusions The findings of this study determined that subjective depressive symptoms on the BSI-18 appear to reasonably predict concussion outcome variables, suggesting the BSI-18 might be a useful screener for CFL athletes. This study has the potential to significantly impact a wide range of individuals and groups, including football coaches, sports medicine professionals, sports psychologists, football players, and possibly the general public.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».