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Enregistrement W6939738389 · doi:10.6084/m9.figshare.29382149.v1

Exploring challenges and opportunities related to the identification of mild traumatic brain injury and concussion in rehabilitation trauma inpatients: a qualitative study

2025· dataset· en· W6939738389 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2025
Typedataset
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRivermead post-concussion symptoms questionnaireRehabilitationQualitative researchThematic analysisConcussionTraumatic brain injuryHealth careIdentification (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To examine the perspectives of healthcare providers regarding missed mild traumatic brain injury and concussion (mTBI/C) diagnosis in trauma populations in rehabilitative and other post-acute settings. An inductive qualitative study design was undertaken to obtain insights from healthcare providers across care settings (e.g. acute care, rehabilitation) about mTBI/C. A total of 20 healthcare providers took part in semi-structured interviews. Data were analyzed using codebook thematic analysis. Four main themes were identified from the data: (1) the prevalence of missed mTBI/C; (2) the challenges of identifying and managing mTBI/C; (3) current approaches to identifying and managing mTBI/C, and; (4) recommendations for improving mTBI/C identification and management. Our qualitative research sheds light on the complexities encountered by healthcare providers with regard to identifying and managing mTBI/C at a patient, practice and system-level. The findings from this work highlighted the variability in diagnostic methods and approaches across care settings and disciplines, emphasizing the need for standardized approaches and enhanced interdisciplinary communication to optimize mTBI/C care. There is a need to raise awareness about missed mild traumatic brain injury and concussion (mTBI/C) in rehabilitation settings, which may lead to more patients receiving appropriate care.There is a need to standardize diagnostic criteria and screening tools to facilitate early identification of mTBI/C in rehabilitation settings as some of the more commonly used tools used in rehabilitation, such as the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and the Rivermead Post-concussion Symptoms Questionnaire (RPQ), were not specifically designed to capture the subtle cognitive and physical signs of mTBI/C.A multidisciplinary approach is required to identify missed mTBI/C in rehabilitation settings, with occupational therapists being ideal as the potential first line of screening for this issue. There is a need to raise awareness about missed mild traumatic brain injury and concussion (mTBI/C) in rehabilitation settings, which may lead to more patients receiving appropriate care. There is a need to standardize diagnostic criteria and screening tools to facilitate early identification of mTBI/C in rehabilitation settings as some of the more commonly used tools used in rehabilitation, such as the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and the Rivermead Post-concussion Symptoms Questionnaire (RPQ), were not specifically designed to capture the subtle cognitive and physical signs of mTBI/C. A multidisciplinary approach is required to identify missed mTBI/C in rehabilitation settings, with occupational therapists being ideal as the potential first line of screening for this issue.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0120,011
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,219
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,127 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
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