Complicated vs uncomplicated mild traumatic brain injury: Acute neuropsychological outcome
Notice bibliographique
Résumé
PRIMARY OBJECTIVE: The purpose of this study was to carefully examine the effects of a complicated vs uncomplicated mild traumatic brain injury (MTBI) on acute neuropsychological outcome. RESEARCH DESIGN: Participants were derived from an archival trauma database. This is a retrospective matched groups design. METHODS AND PROCEDURES: All patients were seen through a Head Injury Trauma Service clinical pathway. To be included, all patients must have undergone a day-of-injury CT scan and completed a small battery of neuropsychological tests within 2 weeks of injury. Patients were sorted into two groups on the basis of having a normal or abnormal CT scan. Patients were then carefully matched on age, education, gender and mode of injury (e.g. car accident, fall or assault). The final sample consisted of 100 patients, with 50 in each group. MAIN OUTCOMES AND RESULTS: The patients with complicated MTBIs performed significantly more poorly on some of the neuropsychological tests. However, the effect sizes were small or medium and the two groups could not be differentiated using logistic regression analysis. CONCLUSIONS: The reasons why people recover slowly or fail to recover fully from MTBIs remain poorly understood. Visible structural brain damage carries increased risk for slow and incomplete recovery, but certainly does not provide an explanation for good or poor outcome in the majority of patients.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,005 | 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 ».