Influence of the Severity and Location of Bodily Injuries on Post-Concussive and Combat Stress Symptom Reporting after Military-Related Concurrent Mild Traumatic Brain Injuries and Polytrauma
Notice bibliographique
Résumé
Traumatic brain injuries (TBI) sustained in combat frequently co-occur with significant bodily injuries. Intuitively, more extensive bodily injuries might be associated with increased symptom reporting. In 2012, however, French et al. demonstrated an inverse relation between bodily injury severity and symptom reporting. This study expands on that work by examining the influence of location and severity of bodily injuries on symptom reporting after mild TBI. Participants were 579 US military service members who sustained an uncomplicated mild TBI with concurrent bodily injuries and who were evaluated at two military medical centers. Bodily injury severity was quantified using a modified Injury Severity Score (ISSmod). Participants completed the Neurobehavioral Symptom Inventory (NSI) and the Posttraumatic Stress Disorder Checklist (PCL-C), on average, 2.5 months post-injury. There was a significant negative association between ISSmod scores and NSI (r=-0.267, p<0.001) and PCL-C (r=-0.273, p<0.001) total scores. Using linear regression to examine the relation between symptom reporting and injury severity across the six ISS body regions, three body regions were significant predictors of the NSI total score (face; p<0.001; abdomen; p=0.003; extremities; p<0.001) and accounted for 9.3% of the variance (p<0.001). For the PCL-C, two body regions were significant predictors of the PCL-C total score (face; p<0.001; extremities; p<0.001) and accounted for 10.5% of the variance. There was an inverse relation between bodily injury severity and symptom reporting in this sample. Hypothesized explanations include underreporting of symptoms, increased peer support, disruption of fear conditioning because of acute morphine use, or delayed expression of symptoms.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».