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Enregistrement W2982232716 · doi:10.3389/fneur.2019.01176

Methodology and Implementation of a Randomized Controlled Trial (RCT) for Early Post-concussion Rehabilitation: The Active Rehab Study

2019· article· en· W2982232716 sur OpenAlexaff
Johna K. Register‐Mihalik, Kevin M. Guskiewicz, Stephen W. Marshall, Karen McCulloch, Jason P. Mihalik, Martin Mrázik, Ian Murphy, Dhiren Naidu, Shabbar I. Ranapurwala, Kathryn Schneider, Paula Gildner, Michael McCrea

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Center for Injury Prevention and ControlInjury Prevention Research CenterCenters for Disease Control and Prevention
Mots-clésRandomized controlled trialConcussionPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationRehabilitationMedicinePsychologyPoison controlInjury preventionSurgeryMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Sports-related concussion is a complex injury with heterogeneous presentation and management. There are few studies that provide guidance on the most effective and feasible strategies for recovery and return to sports participation. Furthermore, there have been no randomized studies of the feasibility, safety and efficacy of early rehabilitation strategies across multiple sports and age groups. This international cluster-randomized pragmatic trial evaluates the effectiveness of early multi-dimensional rehabilitation integrated with the current return to sport strategy vs. the current return to sport strategy alone. Methods: The study is a cluster-randomized pragmatic trial enrolling male and female athletes from 28 sites. The sites span three countries, and include multiple sports, levels of play (high school, college and professional), and levels of contact. The two study arms are Enhanced Graded Exertion (EGE) and Multidimensional Rehabilitation (MDR). The EGE arm follows the current return to sport strategy and the MDR arm integrates early, multidimensional rehabilitation strategies in the context of the current return to sport strategy. Each arm employs a post-injury protocol that applies to all athletes from that site in the event they sustain a concussion during their study enrollment. Participants are enrolled at pre-season baseline. Assessment timepoints include pre-season baseline, time of injury (concussion), 24-48 hours post-injury, asymptomatic, and 1-month post-injury. Symptoms and activity levels are tracked post injury through the return to play process and beyond. Injury and recovery characteristics are obtained for all participants. Primary endpoints include time to medical clearance for full return to sport and time to become asymptomatic. Secondary endpoints include symptom, neurocognitive, mental status, balance, convergence insufficiency, psychological distress, and quality of life trajectories post-injury. Discussion: Outputs from the trial are expected to inform both research and clinical practice in post-concussion rehabilitation across all levels of sport and extend beyond civilian medicine to care for military personnel. Ethics and Dissemination: The study is approved by the data coordinating center Institutional Review Board and registered at clinicaltrials.gov. Dissemination will include peer-reviewed publications, presentation to patients and public groups, as well as dissemination in other healthcare and public venues of interest.

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)0,133
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,158
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,706

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1330,158
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,010
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0070,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,003

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,350 · 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'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations16
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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