Return-to-Play Decisions: Are They the Team Physician's Responsibility?
Notice bibliographique
Résumé
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).
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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 | 0,015 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,006 |
| 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 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 ».