Research priorities for diagnosis, prognosis, and rehabilitation following concussion: results from a national survey of Australian health professionals
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Recently, the Concussion James Lind Alliance Priority Setting Partnership (JLAPSP) (Canada) identified serious research gaps regarding diagnosis, management, and access to effective rehabilitation for concussion/mild traumatic brain injury (mTBI). Our aim was to determine if the same research priorities are important to Australian health professionals working in the concussion/mTBI field. MATERIALS AND METHODS: professional networks, social media, professional group listservs, a research project noticeboard, and at conferences. It comprised of 25 of the highest ranked concussion research questions from the JLAPSP. We examined how professionals ranked the research questions and analyzed variation in ranking by clinical role and concussion/mTBI work experience. RESULTS: Our sample of 187 participants included medical and allied health professionals. Most participants were occupational therapists (22%), physiotherapists (18%), neuropsychologists (17%), and worked in Victoria (47%), New South Whales (18%), or Queensland (15%) in metropolitan areas. Health professionals ranked three research questions highest: identifying methods to predict prolonged recovery; effectiveness of early referral and treatment by a specialized concussion/mTBI team; and implementation studies on upskilling healthcare workers. CONCLUSIONS: The research priorities identified can guide research efforts to improve the assessment, management, and rehabilitation of individuals with concussion/mTBI in Australia.
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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 | 0,013 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».