Sport concussion knowledge base, clinical practises and needs for continuing medical education: a survey of family physicians and cross-border comparison
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,009 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».