Quality-of-life after brain injury in childhood: Time, not severity, is the significant factor
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Little is known about the impact of acquired brain injury (ABI) on the long-term quality-of-life (QoL) in children and youth. The objectives of this study were to illustrate the long-term QoL trajectories at 5 years post-ABI. METHODS: The QoL of children between 5-18 years (n = 94) admitted to McMaster Children's Hospital with ABI were assessed longitudinally for a minimum of 5 years post-injury using the Child Health Questionnaire. Independent t-tests were used to examine differences in QoL between the study cohort and a normative sample at different time points. Mixed-effects models were used to identify predictors for QoL. RESULTS: The QoL of children with ABI was significantly poorer (p < 0.05) than the normative data on all domains and at all-time points except at baseline. The CHQ physical summary score (PHSS) showed a significant decline immediately after injury and a significant recovery at 8 months post-injury; while the CHQ psychosocial summary score (PSSS) showed a significant immediate decline, which remained over the course of the study. Pre-morbid school record, time post-injury and mechanism of injury significantly predicted the CHQ PSSS. CONCLUSIONS: QoL is impacted by ABI regardless of severity. This impact is further affected by time post-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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».