What tests and measures accurately diagnose persisting post-concussive symptoms in children, adolescents and adults following sport-related concussion? A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine what tests and measures accurately diagnose persisting post-concussive symptoms (PPCS) in children, adolescents and adults following sport-related concussion (SRC). DESIGN: A systematic literature review. DATA SOURCES: MEDLINE, Embase, PsycINFO, Cochrane Central Register of Controlled Trials, CINAHL and SPORTDiscus through March 2022. ELIGIBILITY CRITERIA: Original, empirical, peer-reviewed findings (cohort studies, case-control studies, cross-sectional studies and case series) published in English and focused on SRC. Studies needed to compare individuals with PPCS to a comparison group or their own baseline prior to concussion, on tests or measures potentially affected by concussion or associated with PPCS. RESULTS: Of 3298 records screened, 26 articles were included in the qualitative synthesis, including 1016 participants with concussion and 531 in comparison groups; 7 studies involved adults, 8 involved children and adolescents and 11 spanned both age groups. No studies focused on diagnostic accuracy. Studies were heterogeneous in participant characteristics, definitions of concussion and PPCS, timing of assessment and the tests and measures examined. Some studies found differences between individuals with PPCS and comparison groups or their own pre-injury assessments, but definitive conclusions were not possible because most studies had small convenience samples, cross-sectional designs and were rated high risk of bias. CONCLUSION: The diagnosis of PPCS continues to rely on symptom report, preferably using standardised symptom rating scales. The existing research does not indicate that any other specific tool or measure has satisfactory accuracy for clinical diagnosis. Future research drawing on prospective, longitudinal cohort studies could help inform clinical practice.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,002 |
| 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 ».