Experience with canada’s first school-based concussion policy, and overall evaluation using a modified delphi methods
Notice bibliographique
Résumé
Objective Ontario is the first province in Canada to implement a school-based concussion policy, Policy/Program Memorandum (PPM) 158. It requires all public school boards to develop a concussion strategy. The aim of this research was to conduct a pilot assessment of PPM 158 implementation in one large school board, and then to develop a novel policy evaluation tool to evaluate how well all 72 school board concussion strategies align with best practices identified through a modified Delphi method. Design Descriptive. Setting Ontario public school boards (n=72). Participants and main results In the pilot assessing PPM 158 implementation, there were 39 respondents of 109 high school principals in the Toronto District School Board (TDSB). 92% of schools provided education to students in the TDSB, and fewer educated staff (85%) or parents (43.6%). Most schools had return-to-play protocols (92%) and fewer had return-to-learn protocols (77%). Outcome measures As a result of the pilot study, it was decided to develop the following outcome measures: stakeholder concussion education for staff, parents and students; mode of education; and existence of return-to-play and return-to-learn protocols. Policy evaluation will comprise the following: score achieved on the policy evaluation tool to be developed through a modified Delphi method, which reflects how each policy compares with best practices recommendations. Conclusions Significant progress has been made in developing school-based concussion in the single board assessed, but there are deficiencies in certain areas of implementation. This research has informed policies that target childhood concussions in Ontario and beyond. 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 | 0,144 | 0,110 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».