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Enregistrement W2067327876 · doi:10.1159/000086284

Depression following Traumatic Spinal Cord Injury

2005· article· en· W2067327876 sur OpenAlexaffabout
Donna M Dryden, L. Duncan Saunders, Brian H. Rowe, Laura May, Niko Yiannakoulias, Lawrence W. Svenson, Donald Schopflocher, Donald C. Voaklander

Notice bibliographique

RevueNeuroepidemiology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensUniversity of CalgaryAlberta HealthUniversity of AlbertaUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDepression (economics)Spinal cord injuryHazard ratioEpidemiologyTraumatic brain injuryCohortProportional hazards modelPoison controlCohort studyPopulationInjury preventionPhysical therapyEmergency medicinePsychiatryInternal medicineSpinal cordConfidence intervalEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To describe the epidemiology of depression following traumatic spinal cord injury (SCI) and identify risk factors associated with depression. METHODS: This population-based cohort study followed individuals from date of SCI to 6 years after injury. Administrative data from a Canadian province with a universal publicly funded health care system and centralized databases were used. A Cox proportional hazards model was developed to identify risk factors. RESULTS: Of 201 patients with SCI, 58 (28.9%) were treated for depression. Individuals at highest risk were those with a pre-injury history of depression [hazard rate ratio (HRR) 1.6; 95% CI: 1.1-2.3], a history of substance abuse (HRR 1.6; 95% CI: 1.2-2.3) or permanent neurological deficit (HRR 1.6; 95% CI: 1.2-2.1). CONCLUSION: Depression occurs commonly and early in persons who sustain an SCI. Both patient and injury factors are associated with the development of depression. These should be used to target patients for mental health assessment and services during initial hospitalization and following discharge into the community.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil0,336

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,345 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations119
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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