What tests and measures should be added to the SCAT3 and related tests to improve their reliability, sensitivity and/or specificity in sideline concussion diagnosis? 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
OBJECTIVES: Several iterations of the Sport Concussion Assessment Tool (SCAT) have been published over the past 16 years. Our goal was to systematically review the literature related to the SCAT and provide recommendations for improving the tool. To achieve this goal, five separate but related searches were conducted and presented herein. DESIGN: Systematic literature review. DATA SOURCES: Medline, Embase, PsycINFO, Cumulative Index of Nursing and Allied Health Literature (CINAHL), Cochrane Central Register of Controlled Trials, SPORTDiscus and PubMed. ELIGIBILITY CRITERIA: Original, empirical, peer-reviewed findings published in English and included sports-related concussion (SRC). Review papers, case studies, editorials and conference proceedings/abstracts were excluded. The age range for the ChildSCAT was 5-12 years and for the Adult SCAT was 13 years and above. RESULTS: Out of 2961 articles screened, a total of 96 articles were included across the five searches. Searches were not mutually exclusive. The final number of articles included in the qualitative synthesis for each search was 21 on Adult SCAT, 32 on ChildSCAT, 21 on sideline, 8 on video/observation and 14 on oculomotor. SUMMARY/CONCLUSIONS: The SCAT is the most widely accepted and deployable sport concussion assessment and screening tool currently available. There is some degree of support for using the SCAT2/SCAT3 and ChildSCAT3 in the evaluation of SRC, with and without baseline data. The addition of an oculomotor examination seems indicated, although the most valid method for assessing oculomotor function is not clear. Video-observable signs of concussion show promise, but there is insufficient evidence to warrant widespread use at this time.
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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 | 0,020 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle