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Enregistrement W2125376335 · doi:10.1136/bjsports-2012-091480

Sport concussion knowledge base, clinical practises and needs for continuing medical education: a survey of family physicians and cross-border comparison

2012· article· en· W2125376335 sur OpenAlexaffabout
Constance Lebrun, Martin Mrázik, Abhaya S. Prasad, B Joel Tjarks, Jason C. Dorman, Michael F. Bergeron, Thayne A. Munce, Verle Valentine

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Sports Medicine · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConcussionNeurocognitiveMedicineGrading (engineering)Context (archaeology)Family medicinePhysical therapyPoison controlInjury preventionCognitionMedical emergencyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Evolving concussion diagnosis/management tools and guidelines make Knowledge Transfer and Exchange (KTE) to practitioners challenging. OBJECTIVE: Identify sports concussion knowledge base and practise patterns in two family physician populations; explore current/preferred methods of KTE. DESIGN: A cross-sectional study. SETTING: Family physicians in Alberta, Canada (CAN) and North/South Dakota, USA. PARTICIPANTS: CAN physicians were recruited by mail: 2.5% response rate (80/3154); US physicians through a database: 20% response rate (109/545). INTERVENTION/INSTRUMENT: Online survey. MAIN AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: Diagnosis/management strategies for concussions, and current/preferred KTE. RESULTS: Main reported aetiologies: sports/recreation (52.5% CAN); organised sports (76.5% US). Most physicians used clinical examination (93.8% CAN, 88.1% US); far fewer used the Sport Concussion Assessment Tool (SCAT1/SCAT2) and balance testing. More US physicians initially used concussion-grading scales (26.7% vs 8.8% CAN, p=0.002); computerised neurocognitive testing (19.8% vs 1.3% CAN; p<0.001) and Standardised Assessment of Concussion (SAC) (21.8% vs 7.5% CAN; p=0.008). Most prescribed physical rest (83.8% CAN, 75.5% US), while fewer recommended cognitive rest (47.5% CAN, 28.4% US; p=0.008). Return-to-play decisions were based primarily on clinical examination (89.1% US, 73.8% CAN; p=0.007); US physicians relied more on neurocognitive testing (29.7% vs 5.0% CAN; p<0.001) and recognised guidelines (63.4% vs 23.8% CAN; p<0.001). One-third of Canadian physicians received KTE from colleagues, websites and medical school training. Leading KTE preferences included Continuing Medical Education (CME) courses and online CME. CONCLUSIONS: Existing published recommendations regarding diagnosis/management of concussion are not always translated into practise, particularly the recommendation for cognitive rest; predicating enhanced, innovative CME initiatives.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,480
Score d'incertitude au seuil0,751

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,098
Tête enseignante GPT0,505
Écart entre enseignants0,406 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations84
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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