Predictors of Collegiate Student-Athletes’ Concussion-Related Knowledge and Behaviors
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aimed to explore student-athletes' concussion-related knowledge and attitudes toward reporting symptoms, demographic predictors of knowledge and attitudes, and determine whether responses to the survey changed following an online educational intervention. METHODS: A total of 108 Division I student-athletes enrolled at a large southern university completed a survey evaluating knowledge regarding concussion-related terminology, symptoms and recovery trajectories, as well as attitudes toward reporting symptoms following a possible concussion. Student-athletes completed the questionnaire both 24-48 h before and one week after reviewing the educational presentation. RESULTS: At baseline, participants correctly identified 72% of concussion symptoms included in the questionnaire, as well as correctly identified 75% of items related to the typical recovery trajectory post-concussion. A total of 54% of baseline attitudes toward reporting symptoms matched clinical best practices. Multiple analysis of variance (MANOVA) revealed that male sex and non-Caucasian race were associated with worse baseline knowledge of concussion symptoms. Concussion knowledge was not associated with attitudes toward reporting symptoms. Paired samples t-tests indicated that knowledge of concussion-related terminology improved modestly following the educational presentation. CONCLUSIONS: Some subsets of collegiate student-athletes show relatively lower knowledge about symptoms of concussion than others. As a result, these groups may benefit from increased educational efforts to ensure they recognize when a concussion may have occurred. Additionally, as knowledge and attitudes were unrelated and the intervention had a modest effect on knowledge but not attitudes, future work should explore interventions that are designed to directly alter attitudes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».