Combining evidence and practice to optimise neck training aimed at reducing head acceleration events in sport: a systematic review and Delphi-consensus study
Notice bibliographique
Résumé
Head acceleration events (HAEs) can potentially have adverse consequences for athlete brain health. In sports, in which head injuries have the highest incidence, identifying strategies to reduce HAE frequency and magnitude is a priority. Neck training is a potential strategy to mitigate against the magnitude of HAEs. This two-part study aimed to (1) systematically review the literature of neck training interventions in sport and (2) undertake an expert Delphi consensus on the best practices for neck training implementation to reduce HAEs in sport. Part I: a systematic search of four databases was undertaken from the earliest records to September 2024. The PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analysis) guidelines were followed, and a quality assessment was completed using a modified Downs and Black assessment tool and the GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation). Papers were eligible if they both (1) implemented a reproducible exercise intervention targeting the neck within collision, combat or motor sport, and (2) assessed outcomes relating to either: the physical profile of the neck; head/neck injury incidence; and/or HAEs. Part II: 18 international experts, with experience in research and/or applied practice of neck exercise training, concussion and/or HAEs, reviewed the part I findings before completing a three-round Delphi consensus process. Part I included 21 papers, highlighting the heterogeneity of existing interventions. Part II resulted in 57 statements coded into five categories: contextual factors (n=17), neck training periodisation (n=12), training adaptations (n=10), neck training content (n=15) and athlete adherence (n=3). This study presents recommendations for neck exercise training aiming to reduce HAEs in sport, supporting both practice and future research.
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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 | 0,030 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».