Assessment of a collaborative concussion management strategy in a school-based sport program
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To analyze the implementation of a concussion management protocol in which a team physiotherapist is involved in the identification of concussions and return-to-play (RTP) decisions. DESIGN: A prospective injury surveillance cohort study in a school-based Canadian football program (4 teams; grades 8 to 12) over 4 years. For years 1 to 2, the team physician made all RTP decisions; over years 3 to 4, the team physiotherapist was allowed to make some RTP decisions using pre-established criteria defined in the protocol. SETTING: A high school in Québec, Que. PARTICIPANTS: Male student athletes between 11 and 17 years old. MAIN OUTCOME MEASURES: Same-season recurrence (SSR) of concussion symptoms following RTP. RESULTS: A total of 119 concussions were identified (55 during the first 2 years and 64 during the last 2 years) during 27,741 athlete-exposures in 672 athlete-years for an incidence rate of 4.3 per 1000 athlete-exposures. During years 1 to 3, no SSR was observed following RTP clearance. During year 4 there was 1 case of SSR that occurred 11 days after clearance. The overall SSR rate of concussion symptoms following RTP clearance was 0.8%. CONCLUSION: A very low rate of SSR was achieved whether the team physician made all RTP decisions or the team physiotherapist was allowed to make some of the RTP decisions through the terms of the protocol.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».