Static and Dynamic Assessments of Postural Control Post-Concussion
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».