Emergency department prediction of post-concussive syndrome following mild traumatic brain injury—an international cross-validation study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Between 20-50% of those suffering a mild traumatic brain injury (MTBI) will suffer symptoms beyond 3 months or post-concussive disorder (PCD). Researchers in Sydney conducted a prospective controlled study which identified that bedside recordings of memory impairment together with recordings of moderate or severe pain could predict those who would suffer PCS with 80% sensitivity and specificity of 76%. PRIMARY OBJECTIVE: This study is a cross-validation study of the Sydney predictive model conducted at Montreal General Hospital, Montreal, Canada. METHODS: One hundred and seven patients were assessed in the Emergency Department following a MTBI and followed up by phone at 3 months. The Rivermead Post-Concussive Questionnaire was the main outcome measure. RESULTS: Regression analysis showed that immediate verbal recall and quantitative recording of headache was able to predict PCD with a sensitivity of 71.4% and a specificity of 63.3%. In the combined MTBI groups from Sydney and Montreal the sensitivity was 70.2% and the specificity was 64.2%. CONCLUSION: This is the first study to compare populations from different countries with diverse language groups using a predictive model for identifying PCD following MTBI. The model may be able to identify an 'at risk' population to whom pre-emptive treatment can be offered.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».