Concussions and their consequences: current diagnosis, management and prevention
Notice bibliographique
Résumé
oncussion is the most common type of mild traumatic brain injury and can have serious consequences. Not just confined to high-profile athletes, concussions are frequent in all age groups and in a variety of settings, such as the work environment, motor vehicle crashes, sports and recreation, and falls at home among older people. Concussion is defined by the International Consensus Conference on Concussion in Sports as "a complex pathophysiological process affecting the brain, induced by biomechanical forces." 1 Concussion is the preferred term be cause of its familiarity to the public. Since 2000, international expert panels have clari fied the definition and modified the management of concussion; these changes have affected recommendations for return to work, school and sport for those experiencing a concussion. he importance of accurate and timely recognition and management stems from the consequences of misdiagnosis or faulty management that can lead to major disability or death, in both the short and long term. Second-impact syndrome occurs when a concussed person, especially a younger person, returns to play before complete recovery and sustains a second brain injury. However, malignant brain swelling can occur even without a second injury. 3 Also, repeated concussions may cause delayed posttraumatic brain degeneration, leading to dementia and movement disorders similar to Alzheimer and Parkinson diseases. 4 Thus, it is important for practitioners to know the current principles of recognition and management of concussions, including the physical, cognitive and emotional effects and the guidelines for return to play, work or school.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».