Service Delivery Models for the Management of Pediatric and Adolescent Concussion: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To examine the current peer-reviewed literature on pediatric concussion and mild traumatic brain injury (mTBI) service delivery models (SDMs) and relevant cost analyses. Data Sources: PubMed, Embase (Elsevier), CINAHL Plus (EBSCO), APA PsycINFO (EBSCO), and Web of Science Core Collection, limited to human trials published in English from January 1, 2001, to January 10, 2022. Study Selection: Included articles that (1) were peer-reviewed; (2) were evidence-based; (3) described service delivery and/or associated health care costs; and (4) focused on mTBI, concussion, or postconcussion symptoms of children and adolescents. Studies describing emergency department-based interventions, adults, and moderate to severe brain injuries were excluded. Data Extraction: The initial search resulted in 1668 articles. Using Rayyan software, 2 reviewers independently completed title and abstract screening followed by a full-text screening of potentially included articles. A third blinded reviewer resolved inclusion/exclusion conflicts among the other reviewers. This resulted in 28 articles included. Data Synthesis: Each of the 28 articles were grouped into 1 of the following 3 categories: generalist-based services (7), specialist-based services (12), and web/telemedicine services (6). One article discussed both generalists and specialists. It was clear that specialists are more proactive in their treatment of concussion than generalists. Most of the research on generalists emphasized the need for education and training. Four studies discussed costs relevant to SDMs. Conclusions: This review highlights the need for more discussion and formalized evaluation of SDMs to better understand concussion management. Overall there is more literature on specialist-based services than generalist-based services. Specialists and generalists have overarching similarities but differ often in their approach to pediatric concussion management. Cost analysis data are sparse and more research is needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».