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Enregistrement W2610287704 · doi:10.1136/bjsports-2017-097699

Consensus statement on concussion in sport—the 5<sup>th</sup> international conference on concussion in sport held in Berlin, October 2016

2017· article· en· W2610287704 sur OpenAlexaff
Paul McCrory, Willem Meeuwisse, Jiří Dvořák, Mark Aubry, Julian E. Bailes, Steven P. Broglio, Robert C. Cantu, David J. Cassidy, Ruben J. Echemendía, Rudy J. Castellani, Gavin A Davis, Richard Ellenbogen, Carolyn A. Emery, Lars Engebretsen, Nina Feddermann‐Demont, Christopher C. Giza, Kevin M. Guskiewicz, Stanley A. Herring, Grant L. Iverson, Karen M. Johnston, James Kissick, Jeffrey S. Kutcher, John J. Leddy, David Maddocks, Michael Makdissi, Geoffrey A. Manley, Michael McCrea, William P. Meehan, Sinji Nagahiro, Jon Patricios, Margot Putukian, Kathryn Schneider, Allen K. Sills, Charles H. Tator, Michael S. Turner, Pieter E. Vos

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Sports Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto Western HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConcussionStatement (logic)MedicinePhysical therapyPoison controlInjury preventionMedical emergencyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 2017 Concussion in Sport Group (CISG) consensus statement is designed to build on the principles outlined in the previous statements1–4 and to develop further conceptual understanding of sport-related concussion (SRC) using an expert consensus-based approach. This document is developed for physicians and healthcare providers who are involved in athlete care, whether at a recreational, elite or professional level. While agreement exists on the principal messages conveyed by this document, the authors acknowledge that the science of SRC is evolving and therefore individual management and return-to-play decisions remain in the realm of clinical judgement. This consensus document reflects the current state of knowledge and will need to be modified as new knowledge develops. It provides an overview of issues that may be of importance to healthcare providers involved in the management of SRC. This paper should be read in conjunction with the systematic reviews and methodology paper that accompany it. First and foremost, this document is intended to guide clinical practice; however, the authors feel that it can also help form the agenda for future research relevant to SRC by identifying knowledge gaps.

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)0,088
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,136
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,465

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0880,136
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,006
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0090,008
Intégrité de la recherche0,0160,019
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,008

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,309 · 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3 311
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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