Self-reported symptoms during post-mild traumatic brain injury in acute phase: Influence of interviewing method
Notice bibliographique
Résumé
PRIMARY OBJECTIVE: To examine the role played by two interviewing methods used in the evaluation of acute self-reported symptoms after a mild traumatic brain injury (mTBI). METHOD AND PROCEDURES: A cohort of 354 mTBI-adult participants was recruited over a period of 36 months in emergency rooms of five Canadian trauma hospitals. Participants were contacted by phone at the first and fourth week and at the third month following their mTBI in order to evaluate their symptoms. First, with the 'spontaneous' method, they freely identified those symptoms. Secondly, with the 'suggested' method, they identified their symptoms according to a standardized checklist made-up of the most common post-mTBI symptoms (Rivermead Post-Concussion Symptoms Questionnaire). RESULTS: Globally, results showed a significant interaction effect between the interviewing method and measurement times of the symptoms. Participants reported significantly more symptoms with the suggested method compared to the spontaneous method for each measurement time. On the other hand, they reported significantly fewer symptoms from the first week to the third month of evaluation for either interviewing method. Moreover, the types of symptoms reported for both interviewing methods were different. CONCLUSION: The interviewing method used influences number and type of self-reported symptoms during the first 3 months post-mTBI.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».