The heterogeneity of mild traumatic brain injury: Where do we stand?
Notice bibliographique
Résumé
PRIMARY OBJECTIVE: To explore the heterogeneity of mild traumatic brain injury (mTBI). METHODS AND PROCEDURES: Hospital-based prospective follow-up study of 125 patients with mTBI sub-divided into 'severity' sub-groups on the basis of GCS scores (GCS of 15 = mild sub-group; GCS of 13-14 = moderate sub-group). Post-traumatic amnesia (PTA) duration (30 minutes used as a cut-off) was also used to define group membership for secondary analyses. The follow-up assessment consisted of a brief neuropsychological battery as well as measures of neurobehavioural functioning, community integration and post-concussive symptomatology. CT scanning was also obtained when clinically relevant. MAIN OUTCOMES AND RESULTS: The two mTBI sub-groups, as defined by GCS scores, did not differ with respect to post-concussive symptomatology, neurobehavioural symptoms, neuropsychological performance or CT scan abnormalities. In contrast, when group membership was redefined on the basis of PTA, the two sub-groups differed significantly with respect to intracranial abnormalities and report of aggressive or disinhibited behaviours at the 6-month mark. CONCLUSIONS: While the notion of heterogeneity in mTBI was not supported when severity was based on GCS scores, there was partial support when PTA duration was used as a measure of severity.
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 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 | 0,021 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».