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Enregistrement W2155201812 · doi:10.1097/jsm.0b013e3182095f92

Return-to-Play Decisions: Are They the Team Physician's Responsibility?

2010· review· en· W2155201812 sur OpenAlexaff
Gordon O. Matheson, Rebecca Shultz, Jennifer Bido, Matthew J. Mitten, Willem Meeuwisse, Ian Shrier

Notice bibliographique

RevueClinical Journal of Sport Medicine · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCINAHLMedicineConcussionInclusion (mineral)Medical literatureSystematic reviewMEDLINEMedical educationFamily medicineMedical emergencyInjury preventionPoison controlPathologyPsychologyPsychiatryPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Return-to-play (RTP) decisions are a central component of the Team Physician's clinical work, yet there is little more than anecdotal reference to these in the literature. We recently published a 3-step model for return-to-play medical decision making and, in the current paper, undertook a systematic review of the literature to determine the level of evidence in support of this model. DATA SOURCES: PubMed, Web of Science, and CINAHL electronic databases. Any article specifically related to concussion, head injuries, neck injuries, illness, medical conditions (including cardiovascular and renal), and preparticipation in sport or that reported RTP as a clinical outcome was excluded. Any article that contained a discussion on one of the components of the 3-step decision-based RTP model was included. RESULTS: We reviewed 148 articles that met the criteria for inclusion and found 98 review articles, 39 original articles, 6 case reports, and 5 editorials. Of these, 141 articles mentioned Step 1 of the medical decision-making process for RTP (Medical Factors), 26 mentioned Step 2 (Sport Risk Modifiers), and 20 mentioned Step 3 (Decision Modifiers). Of the 148 articles in total, only 13 focused on RTP as the main subject and the remaining 135 mentioned RTP anecdotally. Of these 13 articles, 5 were reviews, 4 were editorials, and 4 were original research. CONCLUSIONS: Although 148 articles we retrieved mention RTP in relation to a specific injury, medical condition, or specific topic, only 13 articles focused specifically on the RTP decision-making process, and 6 of 13 were restricted to Step 1 of the 3-step model (Medical Factors). Return-to-play is a fertile field for research and thought leadership beginning with a focus on the Team Physician's appropriate role in RTP decision making, particularly considering the factors identified in Step 3 (Decision Modification).

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)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,131
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,158

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,131
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,367 · 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'étudeSans objet
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

Citations87
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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