The Effectiveness of Interventions to Reduce Neurological Injuries in Rugby Union: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rugby is characterized by high-speed collisions among the players that predispose them to injuries, particularly to the head, neck, and spine. OBJECTIVE: To evaluate the effectiveness of current neurological injury prevention strategies in rugby union. METHODS: Systematic review in May 2010. We assessed the quality and content of studies that evaluated injury prevention strategies for rugby players and reported on neurological outcomes. We searched OVID Medline, OVID HealthStar, CINAHL, Sport Discus, PubMed, Scholar's Portal Physical Education Index, Web of Science, and the Cochrane Controlled Clinical Trials Register (CENTRAL) and conducted a manual search of the cited literature lists of each included study. RESULTS: Ten articles are included in the review, with 2 of these assessing both headgear and mouthguards. Four studies reported insignificant reductions in neurological injury with the use of headgear. The results of 4 studies on the effectiveness of mouthguards in preventing neurological injury were inconclusive. Four studies reported significant reductions in neurological injury after the implementation of nationwide multifaceted injury prevention strategies with a focus on education CONCLUSION: There is limited evidence to support the effectiveness of mouthguards and headgear in reducing neurological injuries; however, system-wide, mandatory interventions are useful in reducing neurological injuries in rugby.
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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 | 0,008 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».