Traumatic Brain Injuries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Head impact direction has been identified as an influential risk factor in the risk of traumatic brain injury (TBI) from animal and anatomic research; however, to date, there has been little investigation into this relationship in human subjects. If a susceptibility to certain types of TBI based on impact direction was found to exist in humans, it would aid in clinical diagnoses as well as prevention methods for these types of injuries. OBJECTIVE: To examine the influence of impact direction on the presence of TBI lesions, specifically, subdural hematomas, subarachnoid hemorrhage, and parenchymal contusions. METHODS: Twenty reconstructions of falls that resulted in a TBI were conducted in a laboratory based on eyewitness, interview, and medical reports. The reconstructions involved impacts to a Hybrid III anthropometric dummy and finite element modeling of the human head to evaluate the brain stresses and strains for each TBI event. RESULTS: The results showed that it is likely that increased risk of incurring a subdural hematoma exists from impacts to the frontal or occipital regions, and parenchymal contusions from impacts to the side of the head. There was no definitive link between impact direction and subarachnoid hemorrhage. In addition, the results indicate that there is a continuum of stresses and strain magnitudes between lesion types when impact location is isolated, with subdural hematoma occurring at lower magnitudes for frontal and occipital region impacts, and contusions lower for impacts to the side. CONCLUSION: This hospital data set suggests that there is an effect that impact direction has on TBI depending on the anatomy involved for each particular lesion.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,006 |
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 ».