Brain smart – Let's play safely: Evaluation of a concussion education program in schools
Notice bibliographique
Résumé
Objectives There are two objectives for this paper. First, to determine effects of a concussion education program in a local school board in terms of concussion-specific knowledge in children and confidence in identifying and managing concussion in adults. Second, to identify differences and similarities in concussion knowledge between children who participate in sports and those who do not and between children with a history of one or more concussions and those without. Design A cross sectional survey regarding concussion knowledge was distributed randomly to students and adults at both pre- and posteducation timepoints. A concussion education program was disseminated across the school board for students between the distribution survey timepoints. Following the education program, adults and students completed their respective post-test surveys. Chi-squared tests in SPSS determined the significance of between-group differences. Results All 17 adults (100.0%) who had received concussion education recently reported confidence in their knowledge of concussion management, compared to 35.7% adults who had not received education for over a year (p = 0.020). For students, all of whom completed the concussion education training between the pre- and post-tests, there were no significant differences in concussion knowledge scores between athletes and non-athletes (either in or outside of school) or between those with a history of concussion and those without. There were no significant changes in concussion knowledge between the pre- and post-tests, except for one question. Conclusion Concussion education programs increase confidence of concussion management protocols in adults involved in sport, but they require improvements to better support knowledge amelioration, particularly for target groups that are at high risk of sustaining another injury.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».