Investigating Pediatricians’ Practice, Knowledge, and Barriers in Diagnosing Cerebral Palsy
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Data from the Canadian Cerebral Palsy (CP) Registry suggests that children in British Columbia (BC) are diagnosed, on average, at 25 months of age. This is much later than currently recommended. This study aimed to examine current practices and beliefs of pediatricians in the province related to CP and CP diagnosis. Methods: All pediatricians and subspecialty pediatricians in the province were invited to participate in two consecutive online surveys. The initial survey aimed to assess current practice, knowledge of CP, and beliefs about diagnosis. The second survey, which was distributed to the same group of pediatricians, as well as pediatric neurologists and geneticists, aimed to re-assess current practice and identify specific barriers and facilitators to CP diagnosis. Results: The two surveys were completed by 76 and 59 respondents, respectively. Less than 60% of general pediatricians, in both surveys, reported diagnosing children with CP. In survey 2, only 50% of respondents felt that pediatricians should provide a diagnosis of CP. Most general pediatricians (93%) identified that pediatricians, with support from a developmental pediatrician or neurologist, should provide a diagnosis. Common barriers to an early CP diagnosis included uncertainty about other potential diagnoses and uncertainty over diagnosing at a young age. Lack of access to education and therapists to help inform the diagnosis were also frequently identified barriers. Conclusions: While general pediatricians are knowledgeable about CP, a significant proportion in those surveyed were not diagnosing CP, despite believing that early diagnosis is important. Findings from these surveys have identified that general pediatricians have gaps in knowledge, skills, and confidence in diagnosing CP. Support from a developmental pediatrician or neurology colleague was identified as a potential strategy to support earlier diagnosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».