A Perspective From the Middle East on the Topic of Concussion
Notice bibliographique
Résumé
Background: Concussion is the most prevalent form of traumatic brain injury. Western countries debate it as a public health issue. Middle Eastern (ME) countries lag behind with a concussion incidence surveillance of 25% that of European countries. Objective: The purpose of our study was to review concussion resulting from traumatic brain or sports injuries in civilian nationals of the ME. Methods: We carried out PubMed literature search of all related articles in the past thirty years using search terms reflecting concussion and sports injuries in ME countries of Bahrain, Egypt, Iran, Iraq, Israel, Jordan, Kuwait, Lebanon, Oman, Palestine, Qatar, Saudi Arabia, Syria, Turkey, United Arab Emirates, and Yemen. Results: 72 articles met our search criteria with relatively little data found on concussion within the parameters of this review. However, the reports that were found were diverse. Israel, Turkey and Iran led in publications. Motor vehicle accidents were the leading cause of concussion from TBI (50-57%) followed by domestic injuries (30-40%) and sports injuries at 4-7%. Extremity injuries were most commonly reported unlike head injuries often invisible and underreported. Male gender, young children, pedestrian and car traffic accidents, lack of protective gear, cell phone use, impulsive behaviors as well as training overload, lack of sleep, contact sports and violence were all risk factors for concussion. Conclusions: In this review, we highlighted the nascent topic of concussion in the ME and the need for additional research dictating awareness programs and implementing new safety policies to lower morbidity and mortality across all ages.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».