The Potential of Telemedicine to Improve Pediatric Concussion Care in Rural and Remote Communities in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Concussion is a form of mild traumatic brain injury that affects thousands of Canadian children and adolescents annually. Despite national efforts to harmonize the recognition and management of pediatric concussion in Canada, timely access to primary and specialized care following this injury remains a challenge for many patients especially those who live in rural and remote communities. To address similar challenges facing patients with stroke and other neurological disorders, physicians have begun to leverage advances in telemedicine to improve the delivery of specialized neurological care to those living in medically underserved regions. Preliminary studies suggest that telemedicine may be a safe and cost-effective approach to assist in the medical care of select patients with acute concussion and persistent post-concussion symptoms. Here we provide an overview of telemedicine, teleneurology, the principles of concussion assessment and management, as well as the current state of concussion care in Canada. Utilizing preliminary evidence from studies of telemedicine in concussion and experience from comprehensive systems of care for stroke, we outline steps that must be taken to evaluate the potential of telemedicine-based concussion networks to improve the care of pediatric concussion patients living in underserved rural and remote communities in Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».