Utilization of the Progressive Return to Activity Following Acute Concussion Clinical Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Purpose:\nSince 2000, almost 300,000 concussions have been reported in the military population. Concussions were labeled the signature injury of the wars in Iraq and Afghanistan. Prevalence of concussions and implications for service members prompted the Defense Centers of Excellence (DCoE) for Psychological Health and Traumatic Brain Injury to introduce the Progressive Return to Activity Progression Following Acute Concussion/Mild Traumatic Brain Injury clinical recommendations in 2014 to guide cognitive and physical rehabilitation of concussion. The purpose of this study was to identify utilization rates of the DCoE clinical practice recommendations and to identify barriers to implementation that affect clinician adherence. Subjects:\nSubjects included military healthcare providers at Joint Base-Lewis McChord, WA and Fort Wainwright, AK who treat patients with concussions. 79 survey responses were received.\nMethods:\nPrimary service line providers who treat concussion in service members at Joint Base-Lewis McChord, WA and Fort Wainwright, AK were sent an online survey.\nThe survey examined utilization of the clinical recommendations, ease of use, barriers to implementation, recommendations for increased adherence, and use of other return to activity protocols.\nResults:\nWhile 76% of respondents treat service members with concussions and 70% are familiar with the DCOE clinical recommendations, only 31% reported unwavering adherence to the recommendations. Primary reasons for deviating from the protocol included patient compliance (30%) and need to individualize treatment (35%). No significant correlations were found between provider type or experience and protocol use. Significant differences were found between provider and PT/OT rating of the protocol.\nConclusions:\nResponses suggest that the DCOE recommendations are underutilized. Utilization of the protocols could be improved through factors including provider education, ease of application, a more interdisciplinary approach, and the ability to individualize treatment within the parameters of the protocol. Clinical Relevance:\nThe results may inform recommendations to commanders or the Defense and Veteran’s Brain Injury Center for procedural or educational changes to facilitate improved adherence to the clinical recommendations. The study identifies areas for potential protocol modification based on provider feedback and may improve post-concussion outcomes.\nReferences:\n1. DoD Worldwide Numbers for TBI | DVBIC. http://dvbic.dcoe.mil/dod-worldwide-numbers-tbi. Accessed September 11, 2017.\n2. Snell FI, Halter MJ. A signature wound of war: mild traumatic brain injury. J Psychosoc Nurs Ment Health Serv. 2010;48(2):22-28 7p. doi:10.3928/02793695-20100108-02.\n3. McCulloch KL, Goldman S, Lowe L, et al. Development of clinical recommendations for progressive return to activity after military mild traumatic brain injury: guidance for rehabilitation providers. J Head Trauma Rehabil. 2015;30(1):56-67. doi:10.1097/HTR.0000000000000104.\n4. http://www.dtic.mil/dtic/tr/fulltext/u2/a592497.pdf. Accessed September 15, 2017.\n5. http://www.dtic.mil/dtic/tr/fulltext/u2/a592691.pdf. Accessed September 15, 2017.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».