Do family physicians, emergency department physicians, and pediatricians give consistent sport-related concussion management advice?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify differences and gaps in recommendations to patients for the management of sport-related concussion among FPs, emergency department physicians (EDPs), and pediatricians. DESIGN: A self-administered, multiple-choice survey was e-mailed to FPs, EDPs, and pediatricians. The survey had been assessed for content validity. SETTING: Two community teaching hospitals in the greater Toronto area in Ontario. PARTICIPANTS: Two hundred seventy physicians, including FPs, EDPs, and pediatricians, were invited to participate. MAIN OUTCOME MEASURES: Identification of sources of concussion management information, usefulness of concussion diagnosis strategies, and whether physicians use common terminology when explaining cognitive rest strategies to patients after sport-related concussions. RESULTS: The response rate was 43.7%. Surveys were completed by 70 FPs, 23 EDPs, and 11 pediatricians. In total, 49% of FP, 52% of EDP, and 27% of pediatrician respondents reported no knowledge of any consensus statements on concussion in sport, and 54% of FPs, 86% of EDPs, and 78% of pediatricians never used the Sport Concussion Assessment Tool, version 2. Only 49% of FPs, 57% of EDPs, and 36% of pediatricians always advised cognitive rest. CONCLUSION: This study identified large gaps in the knowledge of concussion guidelines and implementation of recommendations for treating patients with sport-related concussions. Although some physicians recommended physical and cognitive rest, a large proportion failed to consistently advise this strategy. Better knowledge transfer efforts should target all 3 groups of physicians.
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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 | 0,007 | 0,080 |
| 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».