Revisiting the modifiers: how should the evaluation and management of acute concussions differ in specific groups?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: One of the key difficulties while managing concussion in sport is that there are few prognostic factors to reliably predict clinical outcome. The aims of the current paper are to review the evidence for concussion modifiers and to consider how the evaluation and management of concussion may differ in specific groups. METHODS: A qualitative review of the literature on concussion was conducted with a focus on prognostic factors and specific groups including children, female athletes and elite versus non-elite players. PubMed, MEDLINE and SportsDiscus databases were reviewed. RESULTS: The literature demonstrates that number and severity of symptoms and previous concussions are associated with prolonged recovery and/or increased risk of complications. Brief loss of consciousness (LOC) and/or impact seizures do not reliably predict outcomes following a concussion, although a cautious approach should be adopted in an athlete with prolonged LOC or impact seizures (ie, >1 min). Children generally take longer to recover from concussions and assessment batteries have yet to be validated in the younger age group. Currently, there are insufficient data on the influence of genetics and gender on outcomes following a concussion. CONCLUSIONS: Several modifiers are associated with prolonged recovery or increased risk of complications following a concussion and have important implications for management. Children with concussion should be managed conservatively, with an emphasis on return to learn as well as return to sport. In cases of concussions managed with limited resources (eg, non-elite players), a conservative approach should also be taken. There should be an emphasis on concussion education in all sports and at all levels, particularly in junior and community-based competitions.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».