Is protective equipment useful in preventing concussion? A systematic review of the literature
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».