The evaluation and management of acute concussion differs in young children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are many reasons why concussion in children needs to be considered different from adults. The Zurich (2008) recommendations on the management of concussion in children are restricted to children less than to 10 years of age. It does not include recommendations for children aged 5-10 years. The aim of this study is to review the current literature on (1) concussion assessment at the sideline and during recovery stages, especially in the age group 5-15 years, and (2) the management of concussion in children and adolescents. METHODS: A literature review using the MEDLINE database was undertaken. Articles were selected that included evaluation and/or management in children aged 5-15 years. RESULTS: There are no sideline assessment tools validated for use in this age group. There are a number of different symptom scales that have been validated during different stages of the follow-up assessment in children. No single paediatric concussion assessment tool has been validated for use from sideline through to all stages of recovery. Reliability studies have been published on Balance Error Scoring System in children, but validity studies in this age group have not been published. The management of concussion includes withdrawal from play on the day and cognitive and physical rest. The priority of concussion management in children is to return to learn; while this is usually rapid, there are some children in whom a graduated return to school is required, which should include a number of accommodations. CONCLUSIONS: A young child is physically, cognitively and emotionally very different from adults, and requires the use of a different set of tools for the diagnosis, recovery-assessment and management of concussion. Age-specific, validated diagnostic tools are required, and management of concussion in children should focus attention on return to learn before considering return to play.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».