2.21 The level of agreement and nature of disagreements between the detection of suspected concussions in the field and initial physician diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives Following the detection of a suspected concussion, diagnosis by a physician is recommended. The objectives were 1) to determine the level of agreement between detection of a suspected concussion and subsequent physician diagnosis, and 2) to assess the risk associated with situations of disagreement. Design and Outcomes This is a pilot sub-study of the SHRed Concussions program and reports on sport-related concussions documented before 28/02/2022 in 13–17 year-old participants. Cohen’s kappa (K) was used to examine agreement between detection and the physician’s diagnosis. When other diagnoses were identified, the nature and potential for medical complications were described. Results Of 166 cases of suspected concussion, 162 concussion diagnoses were confirmed upon initial medical assessment (proportion of agreement 0.976, 95% CI: 0.953–0.999; KAPPA= 0.952). Other diagnoses were identified in 5 cases in which 3 were head or neck injury other than concussion and 2 were concussions with an additional diagnosis. In one case a ‘red flag’ was identified by the physician (increasing headache), leading to brain imaging. Of the 4 cases of disagreement, 3 were considered at low risk of complication and only one presented a higher risk. Conclusion A high level of agreement between detection and physician diagnosis was observed. One situation associated with a higher risk of complication resulted from failure to review the SCAT5 ‘red flags’ in a situation of assessment that was not ‘immediate or on-field’. This may inform adjustments to the SCAT5 terminology and support further research on the efficient use of medical resources.
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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 | 0,113 | 0,183 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».