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Enregistrement W2063317682 · doi:10.1136/bjsports-2013-092216

What are the most effective risk-reduction strategies in sport concussion?

2013· review· en· W2063317682 sur OpenAlexaff
Brian W. Benson, Andrew S. McIntosh, David Maddocks, Stanley A. Herring, Martin Raftery, Jiří Dvořák

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Sports Medicine · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConcussionFootballConfoundingInjury preventionMedicinePoison controlHuman factors and ergonomicsIce hockeyOccupational safety and healthPhysical therapyPsychologyEnvironmental healthPhysical medicine and rehabilitationPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,112
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,112
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,006
Bibliométrie0,0080,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0060,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,327 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations132
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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