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Enregistrement W4408120681 · doi:10.54254/2753-8818/2025.21262

The Psychological Effects of Sport-related Concussion on Rehabilitation Adherence and Motor Learning Outcomes: A Systematic Review and Meta-analysis

2025· review· en· W4408120681 sur OpenAlexaff
Yiting He

Notice bibliographique

RevueTheoretical and Natural Science · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensCanada Research ChairsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConcussionMeta-analysisRehabilitationPsychologyPhysical medicine and rehabilitationClinical psychologyMedicinePhysical therapyInjury preventionMedical emergencyPoison controlNeuroscienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sport-related concussions significantly impact athletes, affecting psychological health and recovery outcomes. This meta-analysis examined the influence of psychological factors, such as anxiety, depression, and motivation, on rehabilitation adherence and motor learning in athletes recovering from concussions, with subgroup analyses by gender, age, and sport type. A systematic review of PubMed, Web of Science, and PsycINFO identified five studies, revealing that anxiety and depression consistently reduced rehabilitation adherence, while low motivation delayed motor skill reacquisition. Female athletes exhibited higher anxiety and depression levels, younger athletes experienced greater emotional distress, and contact-sport athletes faced more severe psychological effects compared to non-contact sports. Although minimal heterogeneity was found (I² = 0%), potential publication bias was noted in the funnel plot. These findings underscore the critical role of psychological factors in recovery, highlighting the need for integrated mental health interventions and motivational strategies to improve rehabilitation and motor learning. Future research should prioritize longitudinal studies and targeted psychological interventions to enhance recovery protocols for athletes.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,754
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,004
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,385 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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