Academic Accommodations for Middle and High School Students Following a Concussion: Perspectives of Teachers and School Administrators
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An estimated 1 in 5 adolescents have sustained a concussion in North America. Teachers and school administrators are responsible for implementing academic accommodations and other supports for optimal return to learn following a concussion. The primary objective of this study was to describe the prevalence and feasibility of providing academic accommodations to students following concussion from the perspectives of middle and high school teachers and school administrators. METHODS: A cross-sectional survey was administered to teachers and school administrators (grades 7-12) across Canada online via REDCap. Participants were recruited via word-of-mouth and social media sampling. Survey responses were analyzed descriptively using proportions. RESULTS: The survey was completed by 180 educators (138 teachers and 41 school administrators), of whom 86% had previously provided academic accommodations to students following concussion, and 96% agreed that students should have access to accommodations following concussion. Some accommodations (eg, breaks, extra time) were provided more often and were more feasible to provide than others (eg, no new learning, reduced bright light). Educators reported limited preparation time and limited school personnel support to assist students following concussion. IMPLICATIONS FOR SCHOOL HEALTH POLICY, PRACTICE, AND EQUITY: The most feasible accommodations should be prioritized, ensuring students are supported within the school environment. CONCLUSIONS: Teachers and school administrators confirmed the importance of providing accommodations to students following concussion.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».