12.2 Physician concussion knowledge, patterns of practice and learning preferences: a cross-sectional correlate survey study between 2013 and 2022
Notice bibliographique
Résumé
Objective Characterize physician concussion knowledge, patterns of practice and learning preferences in the Sections of General & Family Practice (GFP) and Sport and Exercise Medicine (SEM) of the Ontario Medical Association (OMA). Design Cross-sectional online survey, first distributed in 2013, repeated in 2022. Setting Self-reported survey in Ontario, Canada. Participants Active physicians within the OMA Sections of GFP and SEM seeing patients with concussion. Response rates: 2013: GFP 225/12,168 (1.8%), SEM 85/594 (14.3%); 2022: GFP 216/15,674 (1.4%), 35/696 (5.0%). Interventions Independent variables were time (2013 vs. 2022) and Section (GFP vs. SEM). Outcome Measures Concussion guideline usage, assessment tool use, management, and preferred learning methods. Main Results Non-reliance on published guidelines decreased overall from 2013 to 2022; non-reliance was higher among GFP physicians for both surveys (2013: GFP- 38.2%, SEM 8.2%; p<0.001; 2022: GFP- 23.7%, SEM- 2.9%; p=0.003). Sport Concussion Assessment Tool use increased for initial assessment (GFP: 2013- 34.2%, 2022- 65.0%; p<0.001; SEM: 2013- 68.2%, 2022- 90.9%; p=0.010) and return-to-play decisions (GFP: 2013- 29.8%, 2022- 56.1%; p<0.001; SEM: 2013- 61.2%, 2022- 85.3%; p=0.016). Physical and cognitive rest recommendations shifted from complete rest to subthreshold/modified activities over time (p<0.001 for both). Preferred resources identified for future learning were websites (46.2%) and continuing medical education (85.0%). Conclusions Comparison between the 2013 and 2022 surveys revealed improvements in physician knowledge levels and patterns of practice, but gaps between Sections remain. Future work should utilize a validated tool in a larger cohort to compare physician-reported knowledge and attitudes with behaviours observed in practice.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».