Pros and Cons of 19 Sport-Related Concussion Educational Resources in Canada: Avenues for Better Care and Prevention
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: While progress is occurring regarding the diagnosis and treatment of concussion, more work is required on how to translate new knowledge about concussion to stakeholders. The purpose of the present study was to identify the organizations who should deliver sports-related concussion information, the best methods for delivery, and factors affecting the accessibility and usability of the resources for knowledge translation (KTR). Methods: Nationwide electronic survey of the Canadian sports community regarding concussion and knowledge translation. Results: A total of 12168 usable responses were obtained. National or provincial sports organizations, coaches and trainers, federal and provincial governments were identified as the top five groups who should deliver concussion information regardless of the respondent’s age or community role. Among the information delivery options, YouTube videos and TV segments were most selected. Social media were more popular among younger respondents whereas brochures were more popular among those over 35 years of age. Usability and accessibility of KTR varied widely. Regression analyses showed that sex and community/social role of the respondents affected respondents’ rating of the accessibility and usability. Conclusion: Sports organizations, schools, and, governments should play larger roles in the delivery of concussion information through teams, leagues, school physical education class, TV, online or social media, brochures, or coaches/trainers. Respondents’ ratings of the accessibility and usability of the various concussion KTR will provide useful information for both the KTR developers and users.
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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 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».