328 The role of neck strength in mitigating sport related concussion: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background In recent years there has been an increase in focus on the potential role neck muscle strength and strengthening may play in helping to mitigate the risk of sports related concussion (SRC). However, to date there has not been any systematic reviews or analysis to help quantify this role and provide guidance. Objective To systematically review the literature surrounding the neck strength and strengthening in recusing the risk of SRC. Design Systematic review and meta-analysis. Data sources SportsDISCUS, Ovid Medline, Web of Science, CINAHL and EMBASE Patients (or Participants) Athletic population regardless of age or sex. Study selection The above databases were searched using a combination of keywords and medical subject headings to identify studies that examined the association between SRC and neck strength and or neck strengthening programs. Results The initial search produced 593 studies, of which 6 were included for review and meta-analysis. Intervention programs that included neck strengthening were shown to be effective at decreasing the incidence of SRC RR 0.54 (95% CI 0.50–0.95) Conclusions Neck strengthening intervention programs can reduce the incidence of SRC in an athletic population. Athletes who participate in high-risk sports or are from high-risk populations (i.e. adolescents and females) should incorporate neck strengthening into their respective training programs.
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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 | 0,022 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».