Prognosticators of Persistent Symptoms Following Pediatric Concussion
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE To identify predictors of persistent concussion symptoms (PCS) in children following concussion. DATA SOURCES We searched MEDLINE, Embase, and the Cochrane Library to April 2012. STUDY SELECTION A systematic review of the literature to identify prognosticators of PCS following pediatric concussion was conducted. Studies evaluating patients aged 2 years to 18 years with PCS were eligible. MAIN OUTCOME MEASURES The association of clinically available factors with PCS development. RESULTS A literature search yielded 824 records; 561 remained after removal of duplicates. Fifteen studies were included in descriptive analysis; heterogeneity precluded a meta-analysis. Larger prospective studies concluded that the risk for PCS was increased in older children with loss of consciousness, headache, and/or nausea/vomiting. Smaller studies noted that initial dizziness may predict PCS. Patients with premorbid conditions (eg, previous head injury, learning difficulties, or behavioral problems) may also have increased risk. CONCLUSIONS Minimal, and at times contradictory, evidence exists to associate clinically available factors with eventual development of PCS in children. Future trials must be adequately powered to determine which variables best predict the time to full symptom resolution. Expert consensus should delineate which postconcussion assessment measures are preferred to reduce heterogeneity going forward. Research to improve care for the epidemic of pediatric concussion depends on early identification of those most in need of intervention.
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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 | 0,004 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».