Clinician Perspectives on Providing Concussion Assessment and Management via Telehealth: A Mixed-Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine clinician perspectives regarding the use of telehealth for concussion assessment and management. SETTING: A Pan-Canadian survey. PARTICIPANTS: Twenty-five purposively sampled multidisciplinary clinician-researchers with concussion expertise (female, n = 21; physician, n = 11; and other health professional, n = 14). DESIGN: Sequential mixed-method design: (1) electronic survey and (2) semistructured interviews with focus groups via videoconference. Qualitative descriptive design. MAIN OUTCOME MEASURES: Survey : A 59-item questionnaire regarding the suitability of telehealth to perform recommended best practice components of concussion assessment and management. Focus groups : 10 open-ended questions explored survey results in more detail. RESULTS: Clinicians strongly agreed that telehealth could be utilized to obtain a clinical history (96%), assess mental status (88%), and convey a diagnosis (83%) on initial assessment; to take a focused clinical history (80%); to monitor functional status (80%) on follow-up; and to manage symptoms using education on rest (92%), planning and pacing (92%), and sleep recommendations (91%); and to refer to a specialist (80%). Conversely, many clinicians believed telehealth was unsuitable to perform a complete neurologic examination (48%), cervical spine (38%) or vestibular assessment (61%), or to provide vestibular therapy (21%) or vision therapy (13%). Key benefits included convenience, provision of care, and patient-centered approach. General and concussion-specific challenges included technology, quality of care, patient and clinician characteristics, and logistics. Strategies to overcome identified challenges are presented. CONCLUSIONS: From the perspective of experienced clinicians, telehealth is suited to manage symptomatic concussion patients presenting without red flags or following an initial in-person assessment, but may have limitations in ruling out serious pathology or providing return-to-sport clearance without an in-person physical examination.
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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 | 0,009 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».