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Enregistrement W2800754788 · doi:10.1136/bjsports-2018-099104

First concussion did not increase the risk of subsequent concussion when patients were managed appropriately

2018· editorial· en· W2800754788 sur OpenAlexaff
Ian Shrier, Alexendre Piché, Russell Steele

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Sports Medicine · 2018
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConcussionMedicinePhysical medicine and rehabilitationInjury preventionPhysical therapyPoison controlMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Some studies suggest that having a concussion during athletic activities increases the risk (as expressed through ‘rate ratios’) of subsequent concussion,1 potentially because of incomplete recovery after brain trauma. However, these analyses are flawed for causal interpretation because participants with one concussion likely have different inherent risks compared with those with no concussions.2 The issue is clinically important because patients may decide to return to their sport if their risk of concussion is simply due to the body type, sport and their personal style of play (ie, unchanged compared with prior to the injury) versus being at twice or thrice the risk of the first concussion because the concussion has caused permanent damage. To address whether a first concussion causally increases the risk of subsequent concussion, we analysed data from Cirque du Soleil (CdS) artists who had two or more concussions.2 3 We provide methodological details in the online supplementary appendix. The analysis in this paper is a matched analysis comparing risk of first concussion to risk of second concussion in the same individuals, thus controlling for different inherent risks similar to case-cross-over designs.4 These matched strategies assume that the increased risk for a …

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,094
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: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,094
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0100,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,264 · 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
GenreÉditorial

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

En bref

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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