Notice bibliographique
Résumé
Objective To support standardise concussion recognition, diagnosis, treatment and management through an evaluated online resource based upon the Zurich Consensus Statement on Concussion in Sport and other evidence-based resources. The online Concussion Awareness Training Tool (CATT–www.cattonline.com) includes three free toolkits providing training for: Medical Professionals–MP; Parents, Players and Coaches–PPC; School Professionals–SP. Design Pre-post intervention survey with sample size of at least 33 for power to detect a large effect size of 0.5. Setting British Columbia, Canada. Participants MP: 42 physicians and 33 nurses practising in BC; PPC: 35 parents in BC with a child registered in organised sport; SP: 43 K-12 teachers working in BC. Intervention CATT MP aims to standardise practice in a clinical setting with a focus on the paediatric patient. CATT PPC speaks to concussion identification and management, with Smartphone accessible resources: Concussion Response Tool and Questions to Ask Your Doctor. CATT SP includes Return-to-Learn protocol and resources for teachers, administrators, counsellors and others in the school setting. Outcome measures Change in knowledge, attitudes and practices. Results CATT MP was launched April 2013. Physicians demonstrated significant positive change in concussion practices (p=0.001), and significant change in knowledge by those treating more than 10 concussions per year (p=0.039). Nurses had significant positive change in practices (p=0.005) and attitudes (p=0.035). CATT PPC was launched June 2014. Parents demonstrated significant positive change in concussion knowledge (p=0.002). CATT SP was launched February 2016; evaluation in process. Conclusions CATT increases concussion knowledge and awareness among target audiences. 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 | 0,003 | 0,023 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,008 |
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 ».