3.1 Survey of emergency physician concussion management patterns in southwestern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Objective We aim to clarify practice patterns of concussion assessment and management at a large tertiary care centre and regional referring hospitals in Southwestern Ontario, Canada to determine the proportion using evidence- based concussion management. Design Survey. Setting An academic hospital in London, Ontario, Canada and surrounding community hospitals. Participants Emergency Medicine Physicians. 75% work in academic settings and 25% in community Emergency Departments. Outcome Measures The survey asked whether respondents were using validated symptoms assessment scales in patients with suspected concussion for assessment and risk stratification for post concussion syndrome. We also asked whether physicians provide verbal and written discharge instructions and what the instructions include. Main Results When assessing patients with suspected concussion, 69% of respondents do not routinely use a symptom assessment scale and 31% use part or all of the SCAT-5 questionnaire.19% report not considering risk of post concussion syndrome, whereas 71% report using patient factors such as history of previous concussion or mental health disorders. At time of discharge, 81% of respondents reported giving verbal instructions and 88% give written instructions. 90% give institutional handouts with discharge instructions, while 19% use the SCAT-5 handout and 9% use the Parachute Canada Handout. Conclusions In Southwestern Ontario, there is variation in the use of validated concussion tools for the diagnosis of concussion as well as for use in risk stratifying patients for post-concussive syndrome. There could be benefit to standardization of concussion management practices, facilitated by a unified concussion management guideline targeting Canadian providers.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».