Follow-up visits after a concussion in the pediatric population: An integrative review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Concussions are a significant health issue for children and youth. After a concussion diagnosis, follow-up visits with a health care provider are important for reassessment, continued management, and further education. OBJECTIVE: This review aimed to synthesize and analyse the current state of the literature on follow-up visits of children with a concussive injury and examine the factors associated with follow-up visits. METHODS: An integrative review was conducted based on Whittemore and Knafl's framework. Databases searched included PubMed, MEDLINE, CINAHL, PsycINFO, and Google Scholar. RESULTS: Twenty-four articles were reviewed. We identified follow-up visit rates, timing to a first follow-up visit, and factors associated with follow-up visits as common themes. Follow-up visit rates ranged widely, from 13.2 to 99.5%, but time to the first follow-up visit was only reported in eight studies. Three types of factors were associated with attending a follow-up visit: injury-related factors, individual factors, and health service factors. CONCLUSION: Concussed children and youth have varying rates of follow-up care after an initial concussion diagnosis, with little known about the timing of this visit. Diverse factors are associated with the first follow-up visit. Further research on follow-up visits after a concussion in this population is warranted.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».