The Role of Active Rehabilitation in Concussion Management: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study aimed to conduct a systematic review and meta-analysis of active rehabilitation on concussion management. We also examined moderator variables that may contribute to differences across studies: symptom scale, physical activity type, time of injury to recruitment, and mechanism of injury. METHODS: The standardized effect size of physical activity on concussion management was computed for 23 studies (29 effect sizes). Effect sizes were coded as positive when studies reported an improvement in symptom scores, which was represented by a decrease in postconcussive symptom scores. RESULTS: The overall effect size of physical activity on concussion recovery was large and positive (g = 1.03). Subthreshold aerobic activity provided the largest effect size (g = 1.71), whereas multimodal interventions had a moderate effect size (g = 0.70). All other moderator variables produced positive effect sizes ranging from g = 0.59 to g = 1.46. CONCLUSIONS: This systematic review and meta-analysis demonstrates that current evidence supports the notion that physical activity is beneficial in decreasing postconcussive symptoms in both the acute and chronic phases after concussion. The results indicate that unimodal subthreshold aerobic activity may be the best course of action compared with multimodal interventions. Despite this growing body of evidence, additional research is needed to determine the optimal intensity, duration, and time to initiation of aerobic exercise after concussion.
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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 | 0,023 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».