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Enregistrement W4400423371 · doi:10.7759/cureus.64064

Enhancing Protocols for Concussion Management in Professional Soccer Events

2024· article· en· W4400423371 sur OpenAlexaff
Osvaldo Pangrazio, Francisco Forriol, Alex S. Aguirre, Maria D Beletanga, Alcy Torres

Notice bibliographique

RevueCureus · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensConfederation College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConcussionMedicineTraumatic brain injuryPhysical medicine and rehabilitationFootballIncidence (geometry)PopulationChronic traumatic encephalopathyInjury preventionPoison controlPhysical therapyMedical emergencyPsychiatryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: Every year, there are an estimated 1.7 to 3.8 million sports-related traumatic brain injuries. A sports concussion results from an external force or a blow to the head or body, causing cranial encephalic trauma that can affect motor skills and brain function, producing varying symptoms related to an alteration in neurological functioning. Soccer poses a risk of concussions due to heading, where the player's head directly hits the ball to redirect or accelerate it. However, most concussions are caused by contact between players, such as head-to-head or head-to-elbow contact. This study analyzed the incidence of concussions or mild traumatic brain injuries in professional soccer during the "Copa America 2019" to understand the feasibility of soccer concussion protocols and propose evidence-based enhancements. METHODS: The data were previously collected by our first two authors, O. Pangrazio and F. Forriol, during the 46th edition of the "Copa America 2019," where the South American Football Confederation implemented the Concussion Fast Recognition Protocol to detect traumatic brain injuries. The descriptive basic data will help to raise awareness and motivate further research in this field. We have analyzed and correlated it with global data to provide a comprehensive review and tangible evidence of the population size where soccer protocols are typically applied, thus calculating incidence rates to measure it mathematically. RESULTS: Our study reveals that the incidence rate of concussions during the "Copa America 2019" was 5.3 per 1,000 athlete exposures, with a total of three concussions occurring among 567 players. Despite the effectiveness of current protocols in detecting concussions rapidly and accurately, the relatively low incidence rate at this level of professional competition poses a challenge to validating these protocols. These results indicate that while the protocols in place are efficient, the testing and validation of new tools and approaches would be more beneficial at different levels of play where the incidence rates of concussions are higher. In environments with a greater frequency of concussions, the robustness and reliability of these protocols can be more thoroughly evaluated, ensuring they provide optimal protection and care for athletes. CONCLUSION: The incidence of concussions is low in professional soccer tournaments. Protocols are necessary to protect players and educate sports professionals. However, their validation is difficult given the low incidence of concussions at this level of competition. Our proposed protocol helps unify a basic approach in the field and an advanced approach in any emergency department, providing better detection of concussions and improved outcomes for players. This protocol should be validated in populations with higher incidence rates to demonstrate its effectiveness.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,065
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,129

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,065
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,368 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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