What are the most effective risk-reduction strategies in sport concussion?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To critically review the evidence to determine the efficacy and effectiveness of protective equipment, rule changes, neck strength and legislation in reducing sport concussion risk. METHODS: Electronic databases, grey literature and bibliographies were used to search the evidence using Medical Subject Headings and text words. Inclusion/exclusion criteria were used to select articles for the clinical equipment studies. The quality of evidence was assessed using epidemiological criteria regarding internal/external validity (eg, strength of design, sample size/power, bias and confounding). RESULTS: No new valid, conclusive evidence was provided to suggest the use of headgear in rugby, or mouth guards in American football, significantly reduced players' risk of concussion. No evidence was provided to suggest an association between neck strength increases and concussion risk reduction. There was evidence in ice hockey to suggest fair-play rules and eliminating body checking among 11-years-olds to 12-years-olds were effective injury prevention strategies. Evidence is lacking on the effects of legislation on concussion prevention. Equipment self-selection bias was a common limitation, as was the lack of measurement and control for potential confounding variables. Lastly, helmets need to be able to protect from impacts resulting in a head change in velocities of up to 10 and 7 m/s in professional American and Australian football, respectively, as well as reduce head resultant linear and angular acceleration to below 50 g and 1500 rad/s(2), respectively, to optimise their effectiveness. CONCLUSIONS: A multifactorial approach is needed for concussion prevention. Future well-designed and sport-specific prospective analytical studies of sufficient power are warranted.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle