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Record W3034838114 · doi:10.71781/30856

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

2020· dissertation· fr· W3034838114 on OpenAlexfundno aff
Veronik Sicard

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2020
Typedissertation
Languagefr
FieldMedicine
TopicStroke Rehabilitation and Recovery
Canadian institutionsnot available
FundersCanadian Institutes of Health Research
KeywordsHumanitiesPsychologyMedicineGynecologyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

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.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.007
Threshold uncertainty score0.027

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.009
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0020.002
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

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.

Opus teacher head0.009
GPT teacher head0.223
Teacher spread0.214 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2020
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