Emergency department prediction of post-concussive syndrome following mild traumatic brain injury—an international cross-validation study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle