Concussion education: a randomised trial with undergraduate students
Notice bibliographique
Résumé
Objective To evaluate optimal methods for educating individuals about concussions. Design Prospective randomised controlled trial. Setting University setting. Participants 162 undergraduate students. Intervention Students from a university participant pool were randomly assigned to one of three conditions: 1) control group (CN); 2) internet group (IG); 3) presentation group (PG). All subjects completed the knowledge concussion questionnaire (18 questions) in the concussion knowledge section of the questionnaire published by Rosenbaum & Arnett (2014). Subjects completed a pretest and a posttest. The IG was provided with 3 websites and given 30 minutes to review this material. The PG group was involved in a 45 minute interactive lecture from a neuropsychologist. Main outcome measure Concussion knowledge. Main results A repeated measures ANOVA suggested a significant interaction between group and time F (2, 159)=30.2, p<0.001. The PG demonstrated significantly higher scores at posttest compared with both the IG and CN groups [(F (2, 159)=12.6, p<0.001 although all groups presented with improved scores at the posttest interval compared with the pretest. Post-hoc pairwise comparison at posttest interval between CN and IG groups did not reach statistical significance (p=0.50). Specific items suggested inaccurate information about concussions may be common in the undergraduate population. Conclusions There are many methods used to educate athletes about concussions. As expected, an interactive presentation about concussions was more effective at improving concussion knowledge than reviewing information from the internet. Results also suggested the importance of clarifying existing myths about concussions Conflicts There were no conflicts to declare. 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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».