11.25 What is the risk of recurrent concussion in children and adolescents aged 5–18 years? A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective To examine the risk of repeat concussion or musculoskeletal injury in children with a previous concussion since returning to sport before complete recovery may predispose to reinjury. Design Systematic review and meta-analysis. PROSPERO: CRD42019135462 Setting Four electronic databases (MEDLINE, Embase, CINAHL, SPORTDiscus) were searched using MeSH terms and keywords. Participants Selected studies included original peer-reviewed publications that reported injury risk in children aged 5–18 years with previous concussion compared to those with no prior concussion and provided sufficient data for risk-ratio calculations. PRISMA guidelines were abided and two independent reviewers selected studies, extracted data, and assessed risk of bias (Newcastle-Ottawa Scale). Outcome Measures Number of children who sustained an injury following a concussion, stratified by sex. A random effects model weighted for cohort size was used to calculate a pooled risk-ratio (RR). Main Results Of 693 identified studies, 9 studies representing 63,629 children (median bias risk=7/9; range 6–9) were included for meta-synthesis. Eight studies reported on repeat concussion and 1 on lower extremity injury. Pooled risk of sustaining a repeat concussion or musculoskeletal injury was greater in children with a previous concussion compared with those with no history of concussion (RR=2.45; 95%CI:1.66,3.62; I2=97.88%; p<.0001). Unreported sex-stratified data precluded comparison of reinjury risk in male and female athletes with concussion compared with non-concussed counterparts. Conclusions Children with a previous concussion are at a greater risk of repeat concussion and musculoskeletal injury after returning to sport. Future studies examining risk of reinjury in youth sports post-concussion must consider sex differences.
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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 | 0,029 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,053 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».