Concussions in Sledding Sports and the Unrecognized “Sled Head”: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sport-related concussion is a significant public health concern. Little research has been conducted on sport-related concussion and injury prevention strategies in competitive sledding sports like bobsleigh, luge, and skeleton. Athletes have identified ‘sled head’ as a key concern due to its symptom burden. PURPOSE: To summarize our knowledge of the prevalence of concussion and related symptoms in sledding sports; to utilize Haddon's Matrix to inform and define strategies for injury prevention. METHODS: An independent information specialist conducted a search for the known literature on injuries in non-recreational sledding sports, and specifically for concussion via OVID Medline, CINAHL, the Cochrane Database, EMBASE, PsycInfo, PubMed, Scopus, and the Web of Sciences from 1946 to December 2017. After iterative searches of reference sections, a total of 844 articles were assessed for inclusion. RESULTS: Nine articles were included for review. Concussions are a common occurrence in elite sledding sport athletes, affecting 13-18% of all sledding athletes. Significant variance exists between events, indicating a potential effect of the ice track in injury risk. The condition known as ‘sled head’ is discussed and identified as a key point of further investigation. A number of potential injury prevention strategies are discussed. INTERPRETATION: Head injuries and concussions are an important injury for elite sledding sports and a number of avenues exist for prevention. More work is required to delineate the mechanisms, characteristics, natural history and management of ‘sled head’.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».