Combinaison de l’évaluation cognitive et d’un effort physique aérobie pour évaluer la disposition au retour au jeu de l’athlète ayant subi une commotion cérébrale
Bibliographic record
Abstract
Un grand défi des cliniciens dans le domaine des commotions cérébrales est de déterminer le moment où l’athlète est prêt à retourner au jeu. Pour guider cette décision, plusieurs ont recours à l’évaluation cognitive pour accompagner l’évaluation des symptômes de l’athlète. Toutefois, plusieurs études appuient la nécessité de développer des tâches cognitives plus raffinées avec des propriétés psychométriques adéquates. Par ailleurs, une étude récente montre que des déficits cognitifs sont exacerbés par l’exercice physique chez 27,7 % des athlètes ayant reçu l’autorisation médicale de retourner au jeu et montrant des résultats normaux à l’état de repos, suggérant une récupération incomplète. Le but de cette thèse consiste en l’élaboration d’un outil, valide et accessible, pour évaluer la disposition d’un athlète à retourner au jeu à la suite d’une commotion, ainsi que pour évaluer les déficits à long terme (c.-à-d., plus de six mois) associés à la blessure. Cet outil comprend un protocole d’exercice standardisé (20 minutes à 80 % de la fréquence maximale théorique sur vélo) et une tâche cognitive, appelée la tâche d’alternance. Dans l’article I, nous avons examiné les propriétés psychométriques de la tâche cognitive. Les résultats suggèrent que la tâche d’alternance est une mesure valide des fonctions exécutives et montre une bonne fidélité test-retest. Ils indiquent aussi que les coûts d’alternance, traditionnellement calculés pour isoler les différentes composantes des fonctions exécutives, ne montrent pas d’aussi bonnes propriétés psychométriques que les variables primaires (vitesse de réaction, précision des réponses et score d’efficacité inverse). Dans l’article II, nous avons mesuré l’effet de pratique associé à la passation répétée de la tâche à des intervalles de 48 heures, dans le but de répliquer l’administration en série de cette tâche lors du suivi post-commotion. Les résultats indiquent que la performance s’améliore durant les trois premières passations de la tâche et que l’utilisation d’une version alternative ne permet pas d’éliminer l’effet de pratique. Dans l’article III, nous avons déterminé que notre outil détenait la capacité de détecter des déficits cognitifs chez des athlètes ayant réussi le protocole de retour au jeu de Zurich. Spécifiquement, notre outil a permis de créer trois sous-groupes : 80 % des athlètes qui ne montrent aucun déficit ; 20 % des athlètes qui montrent des déficits cognitifs au repos sur la tâche d’alternance ; 10 % des athlètes qui montrent des déficits seulement après l’exercice. Ainsi, lorsqu’utilisés ensemble, la tâche d’alternance et le protocole d’exercice permettent de détecter des déficits chez jusqu’à 30 % des athlètes, qui sont pourtant considérés comme rétablis. Dans l’article IV, nous avons montré que notre outil peut détecter les déficits persistants associés à la commotion. Alors qu’au repos aucun déficit n’est observé, l’évaluation post-exercice révèle des déficits chez 20 % des athlètes avec un historique de commotions. En somme, nos résultats soutiennent l’utilisation de notre outil pour l’évaluation du retour au jeu. Les résultats de cette thèse réaffirment la nécessité de changer la norme pour l’évaluation de la commotion. Sur la base des résultats actuels, l’utilisation de tâches cognitives valides et sensibles aux effets de la commotion au-delà de la phase symptomatique, associée à un protocole d’exercice, devrait devenir l’étalon-or.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".