EYE-SYNC Saccade Outcomes and Health/Demographic Factors in CFL Athletes
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of the present study was to examine the relationship between demographic and health factors, and oculomotor functioning during baseline testing in professional athletes. Four hundred twenty-eight male athletes consented and participated in the baseline concussion assessments of the Canadian Football League (CFL). Athletes ranged from 21 to 40 years of age (M =26.44, SD =2.873), and reported a history of 0, 1, or 2+ sport-related concussions (SRCs). All athlete participants completed the Head Check questions of demographics and medical history, and the EYE-SYNC saccade test to explore how the presence of a history of concussions, Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder (ADHD), Learning Disability (LD), age, and post-exertion influenced baseline measures of oculomotor functioning using the EYE-SYNC saccade outcomes of accuracy and precision. Correlations revealed no significant relationships between combined vertical and horizontal saccade outcomes (LeftAccuracyXY, LeftPrecisionXY, RightAccuracyXY, RightPrecisionXY) and the demographic/health variables (p > .05). Independent t-tests indicated no significant differences in mean saccade performance between athletes with and without ADHD and/or LD (p > .05). Furthermore, three-way multiple analysis of variance (MANOVA) run with age group (21-25, 26-30, 31-40) and concussion group (0, 1, 2+) revealed no main effects of age, F(8, 844) = .914, p = .504, Wilks’ = .983, partial η2 = .0) or history of concussion, F(8, 510) = .856, p = .554, Wilks’ = .974, partial η2 = .013). A one-way repeated measures analysis of variance (MANOVA) revealed no significant differences from pre- to post-exertion assessments, F(4, 56) = .411, p = .800, Wilks’ = .971. The oculomotor functioning of CFL athletes at baseline, measured using the EYE-SYNC saccade task, does not appear to be influenced by a history of concussion, ADHD, LD, age, or physical exertion. This information may help professionals with their clinical decision-making regarding the diagnosis of SRCs, and return-to-play.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».