Role of sex and gender in concussion outcome differences among patients presenting to the emergency department: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This systematic review aimed to identify research involving adults presenting to the emergency department (ED) with a concussion to document the reporting of sex and/or gender according to the Canadian Institutes of Health Research (CIHR) guidelines, the prevalence of sex and gender-based analysis (SGBA) and to summarise sex and/or gender-based differences in ED presentation, management and outcomes. DESIGN: Systematic review. METHODS: Electronic databases and grey literature were searched to identify studies that recruited adult patients with concussion from the ED. Two independent reviewers identified eligible studies, assessed quality and extracted data. A descriptive summary of the evidence was generated, and sex and/or gender reporting was examined for accuracy according to standardised criteria. RESULTS: Overall, 126 studies were included in the analyses. A total of 80 (64%) studies reported sex and/or gender as demographic information, of which 51 (64%) included sex and/or gender in their analysis; however, 2 (3%) studies focused on an SGBA. Sex was more accurately reported in alignment with CIHR definitions than gender (94% vs 12%; p<0.0001). In total, 25 studies used an SGBA for outcomes of interest. Males and females experience different causes of concussion, 60% of studies documented that females had less frequent CT scanning while in the ED, and 57% of studies reported that postconcussion syndrome was more prevalent in females and women. CONCLUSION: This systematic review highlighted that sex is reported more accurately than gender, approximately half of studies did not report either sex and/or gender as demographic information, and one-third of studies did not include SGBA. There were important sex and gender differences in the cause, ED presentation, management and outcomes of concussions. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42021258613.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».