The Effect of Injury Diagnosis on Illness Perceptions and Expected Postconcussion Syndrome and Posttraumatic Stress Disorder Symptoms
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine if systematic variation of diagnostic terminology (ie, concussion, minor head injury [MHI], mild traumatic brain injury [mTBI]) following a standardized injury description produced different expected symptoms and illness perceptions. We hypothesized that worse outcomes would be expected of mTBI, compared with other diagnoses, and that MHI would be perceived as worse than concussion. METHOD: 108 volunteers were randomly allocated to conditions in which they read a vignette describing a motor vehicle accident-related mTBI followed by a diagnosis of mTBI (n = 27), MHI (n = 24), concussion (n = 31), or, no diagnosis (n = 26). All groups rated (a) event "undesirability," (b) illness perception, and (c) expected postconcussion syndrome (PCS) and posttraumatic stress disorder (PTSD) symptoms 6 months after injury. RESULTS: There was a statistically significant group effect on undesirability (mTBI > concussion and MHI), PTSD symptomatology (mTBI and no diagnosis > concussion), and negative illness perception (mTBI and no diagnosis > concussion). CONCLUSION: In general, diagnostic terminology did not affect anticipated PCS symptoms 6 months after injury, but other outcomes were affected. Given that these diagnostic terms are used interchangeably, this study suggests that changing terminology can influence known contributors to poor mTBI outcome.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».