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Enregistrement W2110994259 · doi:10.1136/bjsports-2013-092190

The effects of rest and treatment following sport-related concussion: a systematic review of the literature

2013· review· en· W2110994259 sur OpenAlexaff
Kathryn Schneider, Grant L. Iverson, Carolyn A. Emery, Paul McCrory, Stanley A. Herring, Willem Meeuwisse

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Sports Medicine · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of CalgaryUniversity of British ColumbiaAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCINAHLRest (music)Physical therapyBed restMedicineConcussionPhysical medicine and rehabilitationMEDLINERehabilitationSystematic reviewMeta-analysisInjury preventionPoison controlPsychiatryPsychological interventionInternal medicineEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To evaluate the evidence for rest, treatment, and rehabilitation following sport-related concussion (SRC). DATA SOURCES: PubMed, CINAHL, PsychInfo, Cochrane Controlled Trials Registers, Health STAR, Sport Discus, EMBASE, Web of Science, and ProQuest. STUDY SELECTION: Articles were included if they met the following criteria: original research, reported SRC as a source of injury, and evaluated the effect of rest or treatment. DATA EXTRACTION: Study design, participants, treatment, outcome measures, and key findings. DATA SYNTHESIS: Three studies met the inclusion criteria for evaluating the effects of rest and twelve for treatment. Low-intensity aerobic exercise may be of benefit. CONCLUSIONS: The current evidence evaluating the effect of rest and treatment following SRC is sparse. An initial period of rest may be of benefit. Low-level exercise and multimodal physiotherapy may be of benefit for those who are slow to recover. There is a strong need for high level studies evaluating the effects of rest and treatment following SRC.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,006
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,311 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations203
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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