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Enregistrement W2031297858 · doi:10.2340/16501977-0783

Differential profiles for patients with traumatic and non-traumatic brain injury

2011· article· en· W2031297858 sur OpenAlexafffundabout
Angela Colantonio, G Gerber, Mark Bayley, Raisa Deber, Hanna Kim

Notice bibliographique

RevueJournal of Rehabilitation Medicine · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensWest Park Healthcare CentreToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesToronto Rehabilitation InstituteOntario Ministry of Health and Long-Term CareOntario Neurotrauma Foundation
Mots-clésTraumatic brain injuryRehabilitationMedicinePhysical therapyEtiologyInjury preventionAcquired brain injuryPhysical medicine and rehabilitationPoison controlEmergency medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To profile the demographic, clinical and environmental characteristics of persons with acquired brain injury receiving inpatient rehabilitation services in Canada. DESIGN: This study utilizes data from the Canadian Institute for Health Information's National Rehabilitation Reporting System, between April 2001 and March 2006. The data were collected from publicly insured institutions providing inpatient rehabilitation across Canada. The main outcome measures examined were demographic and clinical characteristics. PARTICIPANTS: Adults with brain injury by traumatic (n=2675) vs non-traumatic causes (n=2759). RESULTS: Approximately half of acquired brain injury patients receiving inpatient rehabilitation had non-traumatic causes of brain injury. Traumatic brain injury patients were more likely to be younger, male, from rural areas, and to make greater gains in rehabilitation. Differences were found in the types and numbers of comorbidities. However, patients from these 2 groups had similar lengths of rehabilitation stay. CONCLUSION: These findings support a differential profile of patients by brain injury aetiology. This has relevance for staff training, resource allocation and future research.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,257
Score d'incertitude au seuil0,472

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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