Identification of Clinical Measures to Use in a Virtual Concussion Assessment: Protocol for a Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Workplace concussions can have a significant impact on workers. The impact of concussion symptoms, combined with challenges associated with clinical environments that are loud, bright, and busy, create barriers to conducting effective in-person assessments. Although the opportunity for remote care in rural communities has long been recognized, the COVID-19 pandemic has catalyzed the transition to virtual assessments and care into the mainstream. With this rapid shift, many clinicians have been completing remote assessments. However, the approaches and measures used in these assessments have not yet been standardized. Furthermore, the psychometric properties of the assessments when completed remotely using videoconference have not yet been documented. OBJECTIVE: Through this mixed methods study, we aim to (1) identify the concussion assessment measures clinicians are currently using in person and are most relevant to the following 5 physical domains: neurological examination (ie, cranial nerve, coordination, motor, and sensory skills), cervical spine, vestibular, oculomotor, and effort assessment; (2) document the psychometric properties of the measures identified; (3) identify measures that appear feasible in a virtual context; and (4) identify practical and technical barriers or challenges, facilitators, and benefits to conducting or engaging in virtual concussion assessments. METHODS: This study will follow a sequential mixed methods design using a survey and Delphi approach, working groups with expert clinicians, and focus groups with experienced clinicians and people living with concussions. Our target sample sizes are 50 clinicians for the Delphi surveys, 4 clinician-participants for the working group, and 5-7 participants for each focus group (roughly 6-10 total groups being planned with at least two groups consisting of people living with concussions). The results from this study will inform the decision regarding the measures that should be included in a virtual assessment tool kit to be tested in a future planned prospective evaluation study. RESULTS: The study is expected to be completed by January 2023. CONCLUSIONS: This mixed methods study will document the clinical measures that are currently used in person and will identify those that are most relevant to assessing the physical domains impacted by concussions. Potential feasibility of using these measures in a virtual context will be explored. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/40446.
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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 | 0,142 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,017 |
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 ».