Addressing the Challenges of Obtaining Functional Outcomes in Traumatic Brain Injury Research: Missing Data Patterns, Timing of Follow-Up, and Three Prognostic Models
Notice bibliographique
Résumé
Traumatic brain injury (TBI) is common and debilitating. Randomized trials of interventions for TBI ideally assess effectiveness by using long-term functional neurological outcomes, but such outcomes are difficult to obtain and costly. If there is little change between functional status at hospital discharge versus 6 months, then shorter-term outcomes may be adequate for use in future clinical trials. Using data from a previously published multi-center, randomized, placebo-controlled TBI clinical trial, we evaluated patterns of missing outcome data, changes in functional status between hospital discharge and 6 months, and three prognostic models to predict long-term functional outcome from covariates available at hospital discharge (functional measures, demographics, and injury characteristics). The Resuscitation Outcomes Consortium Hypertonic Saline trial enrolled 1282 TBI patients, obtaining the primary outcome of 6-month Glasgow Outcome Score Extended (GOSE) for 85% of patients, but missing the primary outcome for the remaining 15%. Patients with missing outcomes had less-severe injuries, higher neurological function at discharge (GOSE), and shorter hospital stays than patients whose GOSE was obtained. Of 1066 (83%) patients whose GOSE was obtained both at hospital discharge and at 6-months, 71% of patients had the same dichotomized functional status (severe disability/death vs. moderate/no disability) after 6 months as at discharge, 28% had an improved functional status, and 1% had worsened. Performance was excellent (C-statistic between 0.88 and 0.91) for all three prognostic models and calibration adequate for two models (p values, 0.22 and 0.85). Our results suggest that multiple imputation of the standard 6-month GOSE may be reasonable in TBI research when the primary outcome cannot be obtained through other means.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».