Factors affecting the concussion knowledge of athletes, parents, coaches, and medical professionals
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine the predictors of knowledge and awareness of concussion symptoms and outcomes through a survey of athletes, parents of players and coaches in sports settings in Canada. METHODS: A cross-sectional survey of athletic communities in Canada was conducted. Respondents' concussion knowledge score consists of responses to questions about the symptoms, diagnosis, and treatment of a concussion and the timing of return-to-sport post-concussion. The percentage of correct responses was defined as the "identification rate." The extent to which participant factors affected the scores was examined by univariate and multivariate analyses. RESULTS: Respondents were able to identify a mean of 80.6% of symptoms. Cognitive symptoms were most commonly known, and mental health symptoms associated with concussion were least known, and health professionals, coaches, and those with a personal history of concussion had the highest levels of overall knowledge. Language, age, educational level, annual household income, and traumatic brain injury history were good predictors of better concussion knowledge. CONCLUSION: Those designing and implementing interventions aimed at concussion management and prevention should ensure that younger, lower income, lower educational, non-English-speaking persons, and those without experience of traumatic brain injury or concussion be specifically accounted for in the design and implementation of interventions to prevent and treat concussion and mild traumatic brain injury.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».