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Enregistrement W580632506 · doi:10.1249/01.mss.0000478669.10565.6c

Static and Dynamic Assessments of Postural Control Post-Concussion

2015· article· en· W580632506 sur OpenAlexaff
Nathan D’Amico, Anthony P. Salvatore, Douglas W. Powell, Rebecca J. Reed-Jones, Nicholas G. Murray

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWinter Sports Injuries and Performance
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConcussionCenter of pressure (fluid mechanics)Balance (ability)Dynamic balancePhysical medicine and rehabilitationBalance problemsAthletesPhysical therapyMedicineForce platformPoison controlPsychologyInjury preventionEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traditional static quiet stance balance assessments lack the environmental component to adequately assess the postural control system post-concussion injury. Literature has suggested that dynamic balance assessments are more functional and could provide greater insight into health of the postural control system post-concussion. PURPOSE: The purpose of this study was to determine whether static or dynamic postural sway assessments of Center of Pressure (CoP) directions could predict a clinically diagnosed concussion. METHODS: Fifteen collegiate athletes with concussions (AC), within 24-48 hours of a diagnosed concussion, and twenty age matched healthy collegiate athletes completed a quiet stance balance assessment and an experimental environmentally relevant balance assessment, the WiiFit Soccer Heading Game. Peak Center of Pressure (CoP) Velocity in the anteroposterior (AP) and mediolateral (ML) directions were calculated during quiet stance with eyes open and eyes closed and the WiiFit Soccer Heading Game. RESULTS: Logistic regression models of static balance CoP directions alone correctly predicted 77.1% of the clinical diagnosis of a concussion (p=0.014, R2=0.403), whereas dynamic balance CoP directions alone correctly predicted 71.4% of the cases (p=0.005, R2=0.351). A combined model of static and dynamic balance CoP directions correctly predicted 91.4% of the clinical diagnosis of a concussion (p<0.001, R2=0.727). No significant relationships were found between the static and dynamic balance CoP directions. CONCLUSIONS: These results suggest that static and dynamic balance assessments potentially measure different postural control tasks and combined have a greater chance of correctly predicting a clinically diagnosed concussion. Furthermore, this research supports the merit of both static and dynamic balance assessments as methods to determine balance dysfunctions post-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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,456

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,311 · 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 tête enseignante, 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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