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Enregistrement W4410951570 · doi:10.1136/bmjsem-2025-concussion.48

48 (20B) Impact of a massive open online course on knowledge about current and previous recommendations on sport-related concussions

2025· article· en· W4410951570 sur OpenAlexaff
Pierre Frémont, Clara A Soligon, Kathryn Schneider, Pierre Langevin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDelphi Technique in Research
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCourse (navigation)Massive open online courseComputer scienceCurrent (fluid)Computer securityData scienceWorld Wide WebEngineeringAerospace engineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The objective of this study was to evaluate the impact of a massive open online course (MOOC) on sport-related concussion (SRC) as a KT strategy in terms of knowledge improvement and successful completion of the course.Methods A French language MOOC in concussion was updated to support the dissemination of the recommendations from the Amsterdam consensus from 2023. Self-registered participants had access for 8 weeks to modules on the following topics: introduction to concussion, prevention, detection, initial management, management of persistent symptoms and valid resources for updates. Successful completion rates and knowledge improvement were the primary outcomes. Pre- and post-intervention knowledge was assessed using a 15-question test. Five of these questions could be answered based on recommendations that remained unchanged since the Berlin consensus (2017) and 10 questions reflected changes following the Amsterdam consensus (2023).Results Of the 948 people that registered, 529 (56%) accessed the course at least once and 309 (33%) successfully completed the course. Participants included: 40% physiotherapists, 33% other health care providers, 27% other groups (sport, education, parents, etc.). The average pre- and post-course quiz scores improved from 48,4% to 75,8% (+27,4%). Performance on the 5 questions reflecting unchanged recommendation since Berlin improved by 15,0% (70,7% to 85,7%) compared to 33,5% (from 37,3% to 70,8%) for the recommendations that changed following the Amsterdam consensus.Conclusions These results further demonstrate that a MOOC is feasible and has a positive impact on concussion knowledge and support its use as a KT strategy for SRC.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,258

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0770,011

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.

Tête enseignante Opus0,117
Tête enseignante GPT0,556
Écart entre enseignants0,438 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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