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Enregistrement W4379375833

Concussion and Chronic Traumatic Encephalopathy Deaths: Coroners' Inquests as a Catalyst for Public Health Reforms.

2023· article· en· W4379375833 sur OpenAlexaboutno aff
Ian Freckelton

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChronic traumatic encephalopathyConcussionAthletesPublic healthTortPoison controlInjury preventionSuicide preventionMedicineOccupational safety and healthCriminologyPsychologyPsychiatryLawMedical emergencyPolitical scienceLiabilityPhysical therapyNursing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Deaths of participants in sport from the effects of concussive injuries and from chronic traumatic encephalopathy (CTE) raise confronting social issues and challenges for tort law. An uncertainty that often needs to be addressed in such cases is proof of the causes of the former athlete's symptomatology, especially when they may be multifactorial, some or all of which were not directly related to sport. Accounts from the person prior to their death and from family members can be vital sources of such information. Coroners' analyses of evidence in concussion-related deaths constitute an important opportunity for perspectives which can form a sound empirical basis for changes to sporting practices, rules and administration. This editorial reviews a series of biographical and autobiographical accounts of sportspersons with concussion and CTE. It also identifies a corpus of coronial decisions from England, New Zealand, Canada and Australia which have addressed the risks posed to athletes from concussive injuries. It highlights recommendations made by coroners in relation to management of concussion in sport and argues that there is considerable scope for further valuable recommendations based upon their investigations during inquests.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,231
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,194

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,231
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0110,009
Communication savante0,0100,013
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0190,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,145
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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