Clinical recovery from concussion–return to school and sport: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective To define the time frames, measures used and modifying factors influencing recovery, return to school/learn (RTL) and return to sport (RTS) after sport-related concussion (SRC). Design Systematic review and meta-analysis. Data sources 8 databases searched through 22 March 2022. Eligibility criteria Studies with diagnosed/suspected SRC and interventions facilitating RTL/RTS or investigating the time and modifying factors for clinical recovery. Outcomes included days until symptom free, days until RTL and days until RTS. We documented study design, population, methodology and results. Risk of bias was evaluated using a modified Scottish Intercollegiate Guidelines Network tool. Results 278 studies were included (80.6% cohort studies and 92.8% from North America). 7.9% were considered high-quality studies, while 23.0% were considered high risk of bias and inadmissible. The mean days until symptom free was 14.0 days (95% CI: 12.7, 15.4; I 2 =98.0%). The mean days until RTL was 8.3 (95% CI: 5.6, 11.1; I 2 =99.3%), with 93% of athletes having a full RTL by 10 days without new academic support. The mean days until RTS was 19.8 days (95% CI: 18.8, 20.7; I 2 =99.3%), with high heterogeneity between studies. Several measures define and track recovery, with initial symptom burden remaining the strongest predictor of longer days until RTS. Continuing to play and delayed access to healthcare providers were associated with longer recovery. Premorbid and postmorbid factors (eg, depression/anxiety, migraine history) may modify recovery time frames. Though point estimates suggest that female sex or younger age cohorts take longer to recover, the heterogeneity of study designs, outcomes and overlap in CIs with male sex or older age cohorts suggests that all have similar recovery patterns. Conclusion Most athletes have full RTL by 10 days but take twice as long for an RTS. PROSPERO registration number CRD42020159928.
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 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 | 0,017 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| 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 ».