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Enregistrement W4380574912 · doi:10.1136/bjsports-2022-106680

Role of biomarkers and emerging technologies in defining and assessing neurobiological recovery after sport-related concussion: a systematic review

2023· review· en· W4380574912 sur OpenAlexaff
Jason Tabor, Benjamin L. Brett, Lindsay D. Nelson, Timothy B. Meier, Linden C. Penner, Andrew R. Mayer, Ruben J. Echemendía, Thomas W. McAllister, William P. Meehan, Jon Patricios, Michael Makdissi, Silvia Bressan, Gavin A Davis, Zahra Premji, Kathryn Schneider, Henrik Zetterberg, Michael McCrea

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Sports Medicine · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConcussionNeuroimagingMedicinePopulationSystematic reviewPsychologyMEDLINEPoison controlInjury preventionPsychiatryMedical emergencyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Determine the role of fluid-based biomarkers, advanced neuroimaging, genetic testing and emerging technologies in defining and assessing neurobiological recovery after sport-related concussion (SRC). DESIGN: Systematic review. DATA SOURCES: Searches of seven databases from 1 January 2001 through 24 March 2022 using keywords and index terms relevant to concussion, sports and neurobiological recovery. Separate reviews were conducted for studies involving neuroimaging, fluid biomarkers, genetic testing and emerging technologies. A standardised method and data extraction tool was used to document the study design, population, methodology and results. Reviewers also rated the risk of bias and quality of each study. ELIGIBILITY CRITERIA FOR SELECTING STUDIES: Studies were included if they: (1) were published in English; (2) represented original research; (3) involved human research; (4) pertained only to SRC; (5) included data involving neuroimaging (including electrophysiological testing), fluid biomarkers or genetic testing or other advanced technologies used to assess neurobiological recovery after SRC; (6) had a minimum of one data collection point within 6 months post-SRC; and (7) contained a minimum sample size of 10 participants. RESULTS: A total of 205 studies met inclusion criteria, including 81 neuroimaging, 50 fluid biomarkers, 5 genetic testing, 73 advanced technologies studies (4 studies overlapped two separate domains). Numerous studies have demonstrated the ability of neuroimaging and fluid-based biomarkers to detect the acute effects of concussion and to track neurobiological recovery after injury. Recent studies have also reported on the diagnostic and prognostic performance of emerging technologies in the assessment of SRC. In sum, the available evidence reinforces the theory that physiological recovery may persist beyond clinical recovery after SRC. The potential role of genetic testing remains unclear based on limited research. CONCLUSIONS: Advanced neuroimaging, fluid-based biomarkers, genetic testing and emerging technologies are valuable research tools for the study of SRC, but there is not sufficient evidence to recommend their use in clinical practice. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42020164558.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,535
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,312 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations65
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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