Is protective equipment useful in preventing concussion? A systematic review of the literature
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
OBJECTIVE: To determine if there is evidence that equipment use reduces sport concussion risk and/or severity. DATA SOURCES: 12 electronic databases were searched using a combination of Medical Subject Headings and text words to identify relevant articles. REVIEW METHODS: Specific inclusion and exclusion criteria were used to select studies for review. Data extracted included design, study population, exposure/outcome measures and results. The quality of evidence was assessed based on epidemiologic criteria regarding internal and external validity (ie, strength of design, sample size/power calculation, selection bias, misclassification bias, control of potential confounding and effect modification). RESULTS: In total, 51 studies were selected for review. A comparison between studies was difficult due to the variability in research designs, definition of concussion, mouthguard/helmet/headgear/face shield types, measurements used to assess exposure and outcomes, and variety of sports assessed. The majority of studies were observational, with 23 analytical epidemiologic designs related to the subject area. Selection bias was a concern in the reviewed studies, as was the lack of measurement and control for potentially confounding variables. CONCLUSIONS: There is evidence that helmet use reduces head injury risk in skiing, snowboarding and bicycling, but the effect on concussion risk is inconclusive. No strong evidence exists for the use of mouthguards or face shields to reduce concussion risk. Evidence is provided to suggest that full facial protection in ice hockey may reduce concussion severity, as measured by time loss from competition.
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.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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