A mixed-method investigation of a concussion education intervention for high school athletes
Notice bibliographique
Résumé
Although experts have noted that adolescent athletes should be educated about concussions to improve their safety (Broglio et al., 2014), there is no agreement on the most effective strategy to disseminate concussion education (Caron, Bloom, Falcão, & Sweet, 2015). The purpose of our study was to create, deliver, and assess a concussion education intervention for high school athletes (N = 35, Mage = 15.94; SD = 0.34). The intervention consisted of four in-person presentations that were designed to improve participants' concussion knowledge (CK) and attitudes (CA). Quantitative data were gathered using the Rosenbaum Concussion Knowledge and Attitudes Survey at pre, post, and 2 months post-intervention to measure changes in CK and CA. Qualitative data were collected using focus group interviews approximately two weeks following the concussion education intervention. Significant pre-post differences in participants' CK scores were found (t = -2.000, p = .000, d = -.884), as well as from pre to 2 months post-intervention (t = -1.971, p = .000, d = -.831). Thematic analysis of the focus group data revealed the participants acquired CK about the role of protective equipment and symptom variability, and specific to CA, they intended to avoid dangerous in-game collisions. Our study was the first to create and deliver a concussion education intervention across multiple time-points, and to use mixed-methods in its assessment. Our results contribute to a limited body of research on concussion education interventions and highlight a need to continue exploring strategies to enhance athletes' health and well-being in the sport setting.Acknowledgments: The authors would like to acknowledge the Bloomberg-Manulife doctoral fellowship for supporting this research
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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 | 0,033 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».