Pre-injury variables and risk of sport concussion
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Concussions are a public health concern in Canada, and may cause physiological and neuropsychological consequences. Research on risk factors is not extensive and many questions remain unanswered. Objective: This study examined whether cognitive functioning, history of concussion (HOC), and sex predicted risk of sport concussion. Design: Retrospective study design using logistic regression and predictive models. Participants: 708 data observations from 701 varsity athletes (41.2% female), representing 14 sports. Assessment of Risk Factors: Two measures of cognitive functioning (mean reaction time and throughput [speed and accuracy]) were assessed using the Automated Neuropsychological Assessment Metrics testing battery. Sex and self-reported HOC were examined. Outcome Measures: Occurrence of concussion after baseline testing. Main Results: HOC was a significant predictor for both sexes. For every previous concussion, the odds of sustaining another concussion increased by 1.5 (95% Confidence Interval [CI]: 1.1, 2.1 [females]; 1.2, 1.9 [males]). Females with a HOC had twice the odds of sustaining another concussion than those without a HOC (CI: 1.1, 4.0). For males, the odds were three times (CI: 1.7, 5.6). Cognitive functioning and sex were not meaningful predictors. Conclusions: This study provides sex-specific evidence that HOC is a risk factor and suggests that pre-injury cognitive functioning is not a risk factor for sport concussion. Thus, it is important for clinicians to record HOC, and to encourage athletes to report concussions to ensure accurate recording. Despite common practice, pre-injury cognitive screening of athletes is not recommended for assessing risk of future concussion.Acknowledgments: The researchers would like to acknowledge the participating University of Toronto varsity athletes and coaches, and the David L. MacIntosh Sport Medicine Clinic
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».