Cognitive-Behavioral Prevention of Postconcussion Syndrome in At-Risk Patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the tolerability and estimate the treatment effect of cognitive-behavioral therapy (CBT) delivered soon after mild traumatic brain injury to patients at risk for chronic postconcussion syndrome (PCS). SETTING: Tertiary rehabilitation center. PARTICIPANTS: Twenty-eight patients with uncomplicated mild traumatic brain injury, determined to be at risk for chronic PCS based on a published algorithm that incorporates subacute postconcussion symptoms and maladaptive illness beliefs (recovery expectations and perceived consequences). They were enrolled within 6 weeks postinjury. DESIGN: Open-label, parallel-group, randomized controlled trial, with masked outcome assessment 3 months after enrolment. Interventions were (1) treatment as usual (education, reassurance, and symptom management strategies) from an occupational therapist, or (2) treatment as usual plus CBT delivered by a psychologist. MAIN MEASURES: Rivermead Postconcussion Symptoms Questionnaire. RESULTS: Four participants (2:2) withdrew. Treatment credibility and satisfaction ratings were high in the CBT group. Treatment effect sizes were moderate for postconcussion symptoms (Cohen d = 0.74) and moderate-large for most secondary outcome measures (Cohen d = 0.62-1.61). Fewer participants receiving CBT had a diagnosis of PCS at follow-up (54% vs 91%, P < .05). CONCLUSION: Our preliminary data suggest that CBT delivered soon after mild traumatic brain injury is well tolerated and may facilitate recovery in patients who are at risk for chronic PCS. A definitive clinical trial is warranted.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».