What is the physiological time to recovery after concussion? A systematic review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
AIM OR OBJECTIVE: The aim of this study is to consolidate studies of physiological measures following sport-related concussion (SRC) to determine if a time course of postinjury altered neurobiology can be outlined. This biological time course was considered with respect to clinically relevant outcomes such as vulnerability to repeat injury and safe timing of return to physical contact risk. DESIGN: Systematic review. DATA SOURCES: PubMed, CINAHL, Cochrane Central, PsychINFO. ELIGIBILITY CRITERIA FOR SELECTING STUDIES: Studies were included if they reported original research on physiological or neurobiological changes after SRC. Excluded were cases series <5 subjects, reviews, meta-analyses, editorials, animal research and research not pertaining to SRC. RESULTS: A total of 5834 articles were identified, of which 80 were included for full-text data extraction and review. Relatively few longitudinal studies exist that follow both physiological dysfunction and clinical measures to recovery. SUMMARY/CONCLUSIONS: Modalities of measuring physiological change after SRC were categorised into the following: functional MRI, diffusion tensor imaging, magnetic resonance spectroscopy, cerebral blood flow, electrophysiology, heart rate, exercise, fluid biomarkers and transcranial magnetic stimulation. Due to differences in modalities, time course, study design and outcomes, it is not possible to define a single 'physiological time window' for SRC recovery. Multiple studies suggest physiological dysfunction may outlast current clinical measures of recovery, supporting a buffer zone of gradually increasing activity before full contact risk. Future studies need to use generalisable populations, longitudinal designs following to physiological and clinical recovery and careful correlation of neurobiological modalities with clinical measures.
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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 | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 découle