What are the knowledge, attitudes and beliefs regarding concussion of primary care physicians and family resident physicians in rural communities?
Notice bibliographique
Résumé
Background Primary care physicians and family medicine resident physicians report continued gaps in knowledge when diagnosing and managing pediatric patients with concussion. Methods A cross-sectional electronic survey of 130 primary care physicians and family medicine resident physicians in the Northeastern Ontario Local Health Integration Network (LHIN). Descriptive statistics, chi-squared Fisher exact tests, were used to compare physicians versus resident physicians with two-tailed p < 0.05 (with 95% confidence intervals). Results With a 48% response rate, when treating concussions 44% of providers either did not use any specific clinical practice guideline, standardized assessment tool, could not recall the source of a specific tool/guideline or omitted answering the question. However, 61% of all respondents would refer some or all concussion patients to a specialist for treatment. At least 41% of providers indicated they lacked access to a ‘Provider Decision Support Tool’ specific to concussion, and 88% of the 25 providers were without access to discharge instructions. Conclusion Similar to other jurisdictions, Northeastern Ontario primary care physicians and family medicine resident physicians report gaps in knowledge for both diagnosis and management of pediatric concussion. Consequently, they did not use current guidelines or best practices to guide management.
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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) | 0,001 | 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 ».