Knowledge of paediatric concussion among front-line primary care providers
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the knowledge of paediatric concussion diagnosis and management among front-line primary care providers. METHODS: Experts from the Concussions Ontario Diagnosis and Early Education Working Group developed a 34-item survey incorporating case vignettes with the collaboration of experts in medical education. Electronic surveys were distributed via FluidSurveys using a modified version of Dillman's tailored design method. The survey was distributed to five Ontario professional associations. The target participants were front-line health care providers (family physicians, emergency medicine physicians, general paediatricians, nurse practitioners and physician assistants) in Ontario; only providers who diagnose and/or manage paediatric concussions were eligible to participate. RESULTS: The survey was fully completed by 577 health care providers who treat paediatric concussion. Of the respondents, 78% (95% CI 74% to 81%) reported diagnosing ≥5 concussions annually. Physicians and nonphysicians equally recognized concussion (90% [95% CI 86% to 92%]; 85% [95% CI 77% to 90%], respectively). Only 37% (95% CI 32% to 41%) of physicians correctly applied graduated return to play guidelines. Return to learn recommendations were also insufficient: 53% (95% CI 49% to 58%) neglected to recommend school absence and 40% (95% CI (35% to 44%) did not recommend schoolwork accommodations. Only 26% (95% CI 22% to 30%) of physicians reported regular use of concussion scoring scales. CONCLUSIONS: Considerable gaps in knowledge exist in front-line primary care providers with inadequate application of graduated return to play and return to learn following concussion, as demonstrated by the present broad population-based survey. Consistent application of best evidence-based management using comprehensive guidelines may help to reduce the impact of concussion and persistent postconcussive problems in children and adolescents.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».