MétaCan
Menu
← Back to cohort
Record W4380146400 · doi:10.1093/pch/pxad008

Les commotions cérébrales liées au sport et les mises en échec chez les enfants et les adolescents : l’évaluation, la prise en charge et les répercussions sur les politiques

2023· article· fr· W4380146400 on OpenAlexaff
Kristian Goulet, Suzanne Beno

Bibliographic record

VenuePaediatrics & Child Health · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicTraumatic Brain Injury Research
Canadian institutionsCanadian Paediatric Society
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesMedicinePhilosophyGynecology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Résumé Les commotions cérébrales sont des lésions courantes tant dans un contexte sportif et de loisirs qu’ailleurs, et elles demeurent une grave préoccupation chez les enfants et les adolescents. Toute jeune personne chez qui on soupçonne une commotion cérébrale devrait être soumise à une évaluation médicale le plus rapidement possible, et lorsque la commotion est subie pendant une activité sportive, la victime doit être immédiatement retirée du jeu afin d’éviter des lésions secondaires. Une brève période initiale de repos physique et cognitif est suivie d’un protocole graduel et supervisé de retour à l’apprentissage et de retour au jeu. Tous les intervenants qui participent aux sports et aux loisirs chez les enfants et les adolescents doivent être en mesure de reconnaître les risques de commotion cérébrale, de même que les signes et symptômes s’y rattachant. Ils doivent également s’assurer que toute personne chez qui on soupçonne une commotion est évaluée et prise en charge de manière appropriée par du personnel médical qualifié. L’évolution des données et des publications scientifiques a renforcé à la fois la compréhension de la physiopathologie des commotions cérébrales et les conseils de prise en charge clinique, particulièrement en matière de soins aigus, de symptômes persistants et de prévention. Le présent document de principes revient également sur la relation entre les mises en échec au hockey et le taux de blessures et préconise de changer les politiques au hockey mineur.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Review · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.015
Threshold uncertainty score0.030

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.012
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.120
GPT teacher head0.419
Teacher spread0.299 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreReview

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations1
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venuePaediatrics & Child Health→Same topicTraumatic Brain Injury Research→French-language works237,207→