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Enregistrement W4380574905 · doi:10.1136/bjsports-2022-106656

Prevention strategies and modifiable risk factors for sport-related concussions and head impacts: a systematic review and meta-analysis

2023· review· en· W4380574905 sur OpenAlexafffund
Paul Eliason, Jean‐Michel Galarneau, Ash T Kolstad, Mark Patrick Pankow, Stephen West, Stuart Bailey, Lauren N. Miutz, Amanda M. Black, Steven P. Broglio, Gavin A Davis, Brent Hagel, Jonathan D. Smirl, Keith Stokes, Michael Takagi, Ross Tucker, Nick Webborn, Roger Zemek, Alix Hayden, Kathryn Schneider, Carolyn A. Emery

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Sports Medicine · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesHealth CanadaCenters for Disease Control and PreventionNational Institutes of HealthOntario Neurotrauma FoundationUniversity of OttawaCanadian Institutes of Health ResearchMitacsInternational Olympic CommitteeFondation Brain CanadaU.S. Department of Defense
Mots-clésPsycINFOSystematic reviewCINAHLConcussionMeta-analysisMEDLINEMedicinePoison controlInjury preventionPsychological interventionEnvironmental healthPsychiatryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To evaluate prevention strategies, their unintended consequences and modifiable risk factors for sport-related concussion (SRC) and/or head impact risk. DESIGN: This systematic review and meta-analysis was registered on PROSPERO (CRD42019152982) and conducted according to Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines. DATA SOURCES: Eight databases (MEDLINE, CINAHL, APA PsycINFO, Cochrane (Systematic Review and Controlled Trails Registry), SPORTDiscus, EMBASE, ERIC0 were searched in October 2019 and updated in March 2022, and references searched from any identified systematic review. ELIGIBILITY CRITERIA: Study inclusion criteria were as follows: (1) original data human research studies, (2) investigated SRC or head impacts, (3) evaluated an SRC prevention intervention, unintended consequence or modifiable risk factor, (4) participants competing in any sport, (5) analytic study design, (6) systematic reviews and meta-analyses were included to identify original data manuscripts in reference search and (7) peer-reviewed. Exclusion criteria were as follows: (1) review articles, pre-experimental, ecological, case series or case studies and (2) not written in English. RESULTS: In total, 220 studies were eligible for inclusion and 192 studies were included in the results based on methodological criteria as assessed through the Scottish Intercollegiate Guidelines Network high ('++') or acceptable ('+') quality. Evidence was available examining protective gear (eg, helmets, headgear, mouthguards) (n=39), policy and rule changes (n=38), training strategies (n=34), SRC management strategies (n=12), unintended consequences (n=5) and modifiable risk factors (n=64). Meta-analyses demonstrated a protective effect of mouthguards in collision sports (incidence rate ratio, IRR 0.74; 95% CI 0.64 to 0.89). Policy disallowing bodychecking in child and adolescent ice hockey was associated with a 58% lower concussion rate compared with bodychecking leagues (IRR 0.42; 95% CI 0.33 to 0.53), and evidence supports no unintended injury consequences of policy disallowing bodychecking. In American football, strategies limiting contact in practices were associated with a 64% lower practice-related concussion rate (IRR 0.36; 95% CI 0.16 to 0.80). Some evidence also supports up to 60% lower concussion rates with implementation of a neuromuscular training warm-up programme in rugby. More research examining potentially modifiable risk factors (eg, neck strength, optimal tackle technique) are needed to inform concussion prevention strategies. CONCLUSIONS: Policy and rule modifications, personal protective equipment, and neuromuscular training strategies may help to prevent SRC. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42019152982.

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)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,067
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,192

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,067
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0250,048
Bibliométrie0,0130,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,213
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations148
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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