Concussions and heading in soccer: A review of the evidence of incidence, mechanisms, biomarkers and neurocognitive outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Soccer is currently the most popular and fastest-growing sport worldwide. Similar to many sports, soccer carries an inherent risk of injury, including concussion. Soccer is also unique in the use of 'heading'. The present paper provides a comprehensive review of the research examining the incidence, mechanisms, biomarkers of injury and neurocognitive outcomes of concussions and heading in soccer. METHODS: Seven databases were searched for articles from 1806 to 24 May 2013. Articles obtained by the electronic search were reviewed for relevance, with 229 selected for review. Ultimately, 49 articles met criteria for inclusion in the present review. RESULTS: Female soccer players have a higher incidence of concussions than males. The most frequent injury mechanism is player-to-player contact for both genders. Few studies examined the effects of concussion in soccer players; however, neurocognitive outcomes were similar to those reported in the larger sport concussion literature, while the effect of heading is less clear. CONCLUSION: Despite variation in research designs and study characteristics, the outcomes of concussions in soccer align with the greater concussion literature. This review makes recommendations for future research to increase standardization of research for improved understanding of concussions in soccer as well as the effects of heading.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».