Incidence, risk factors and prevention of mild traumatic brain injury: results of the who collaborating centre task force on mild traumatic brain injury
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We undertook a best-evidence synthesis on the incidence, risk factors and prevention of mild traumatic brain injury. METHODS: Medline, Cinahl, PsycINFO and Embase were searched for relevant articles. After screening 38,806 abstracts, we critically reviewed 169 studies on incidence, risk and prevention, and accepted 121 (72%). RESULTS: The accepted articles show that 70-90% of all treated brain injuries are mild, and the incidence of hospital-treated patients with mild traumatic brain injury is about 100-300/100,000 population. However, much mild traumatic brain injury is not treated at hospitals, and the true population-based rate is probably above 600/100,000. Mild traumatic brain injury is more common in males and in teenagers and young adults. Falls and motor-vehicle collisions are common causes. CONCLUSION: Strong evidence supports helmet use to prevent mild traumatic brain injury in motorcyclists and bicyclists. The mild traumatic brain injury literature is of varying quality, and the studies are very heterogeneous. Nevertheless, there is evidence that mild traumatic brain injury is an important public health problem, but we need more high-quality research into this area.
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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 | 0,010 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».