Concussion Knowledge among Medical Students and Neurology/Neurosurgery Residents
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Concussion is a prevalent brain injury in the community. While primary prevention strategies need to be enhanced, it is also important to diagnose and treat concussions expertly and expeditiously to prevent serious complications that may be life-threatening or long lasting. Therefore, physicians should be knowledgeable about the diagnosis and management of concussions. The present study assesses Ontario medical students' and residents' knowledge of concussion management. METHODS: A survey to assess the knowledge and awareness of the diagnosis and treatment of concussions was developed and administered to graduating medical students (n= 222) and neurology and neurosurgery residents (n = 80) at the University of Toronto. RESULTS: Residents answered correctly significantly more of the questions regarding the diagnosis and management of concussions than the medical students (mean = 5.8 vs 4.1, t= 4.48, p<0.01). Gender, participation in sports, and personal concussion history were not predictive of the number of questions answered correctly. Several knowledge gaps were identified in the sample population as a whole. Approximately half of the medical students and residents did not recognize chronic traumatic encephalopathy (n = 36) or the second impact syndrome (n = 44) as possible consequences of repetitive concussions. Twenty-four percent of the medical students (n = 18) did not think that "every concussed individual should see a physician" as part of management. CONCLUSIONS: A significant number of medical students and residents have incomplete knowledge about concussion diagnosis and management. This should be addressed by targeting this population during undergraduate medical education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».