The Effects of Litigation on Symptom Expression: A Prospective Study following Mild Traumatic Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To prospectively assess the association between litigation and neurobehavioural symptoms following mild Traumatic Brain Injury (TBI). DESIGN: a prospective study with the inception cohort assessed on average 42.2(17.2) days after injury. SETTING: an outpatient clinic within a large general hospital. PATIENTS: a consecutive sample of 100 clinic attenders with mild TBI. OUTCOME MEASURES: A cognitive screen (Mini-Mental State Examination (MMSE), Galveston Orientation and Amnesia Test (GOAT), a measure of psychological distress (the 28 item General Health Questionnaire (GHQ)) and two head injury outcome measures, the Glasgow Outcome Scale (GOS) and the Rivermead Head Injury Follow-up Questionnaire (RHFUQ). RESULTS: Demographic characteristics, TBI severity ratings and premorbid risk factors for poor outcome did not differ between litigants (27.8 per cent of the sample) and non-litigants. However, litigants were significantly more anxious (p<0.0001), depressed (p<0.01), had greater social dysfunction (p<0.0001) and had poorer outcome on the GOS (p<0.002) and RHFUQ (p<0.002). There were no cognitive differences between the groups. CONCLUSIONS: the data demonstrate an association between litigation and increased psychological distress at the outset of the litigation process. While association is not synonymous with causality, the absence of demographic, premorbid and TBI related differences between litigants and non-litigants suggests that the pursuit of compensation may influence the subjective expression of symptoms following mild traumatic brain injury.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».