Education in action: evaluating kids concussion infographics
Notice bibliographique
Résumé
Objective To assess the impact of infographics on enhancing concussion knowledge and their effectiveness as a knowledge translation (KT) strategy. Design Prospective, post-survey design to assess a KT strategy. Setting Community and hospital based education events. Participants Individuals across various stakeholder groups were invited to provide feedback on six infographics. Data (N=106) was collected from youth (52%) and adults (48%), representing five stakeholder groups: athletes, students, teachers, healthcare trainees and healthcare professionals. Intervention Six infographics were created to provide salient information about concussion for a multi-stakeholder audience. Outcome measures A survey was designed to gather information about the value and utility of the infographics as a KT strategy and to determine additional knowledge needs. Main results Ninety percent of participants identified that the infographics met their knowledge needs, and 84% of participants indicated that the infographics gave them new knowledge related to sleep, myths and facts, and signs and symptoms. Participants indicated that they intend to use the infographics to build knowledge (91%), educate others (52%), and cope with concussion (26%). Feedback provided about the infographic format was positive, and suggestions for future topics were offered. Conclusions Infographics are a potentially effective KT strategy that meets knowledge needs and appeals to many different audiences. Participants identified that they want to learn more about areas including concussion recovery and management. Data collection is ongoing and continues to inform the value of infographics as a KT strategy. This study is part of a broader education initiative to optimise paediatric concussion knowledge. Competing interests None.
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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 | 0,014 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».