Activity and Recovery Among Youth With Concussion: A Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Concussions in youth are highly prevalent. Previously, rest was prescribed to prevent adverse outcomes; however, early return to activity is emerging to improve the recovery trajectory. OBJECTIVES: To evaluate the effectiveness of early return to physical and social activity interventions on recovery outcomes in youth with concussion. DATA SOURCES: A systematic review was conducted up to October 2022. STUDY SELECTION: We included randomized controlled trials (RCTs) and non-RCTs that reported effects of activity-based interventions on symptoms, quality-of-life (QoL), and return to preinjury activity levels in children and youth after a concussion. DATA EXTRACTION: Three authors independently extracted data on publication year and country, study setting and design, sample size, participant demographics, intervention, outcome(s), and author conclusion. Meta-analysis was conducted on appropriate RCTs. RESULTS: Twenty-four studies were included in the final review, of which 10 were RCTs. There was a significant effect of activity interventions on symptom reporting (standardized mean difference, 0.39 [95% confidence interval, 0.15 to 0.63]; I2, 0%; P = .002). There was not a significant effect of activity-based interventions on QoL (mean difference, -0.91 [95% confidence interval, -7.76 to 5.94]; I2, 0%; P = .79). No meta-analysis was performed on return to preinjury activity levels because of insufficient number of RCTs conducted. LIMITATIONS: One outcome was excluded from the meta-analysis. Interventions emphasizing social activity were lacking. CONCLUSIONS: Findings indicate that activity-based interventions may significantly improve concussion symptoms. There is insufficient data to understand the effect of activity-based intervention on QoL and return to preinjury activity levels.
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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 | 0,010 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,046 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| 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) | 0,004 | 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 ».