The Spectrum Captured: A Methodological Approach to Studying Incidence and Outcomes of Traumatic Brain Injury on a Population Level
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Drawing on the experience of conducting the Brain Injury Incidence and Outcomes New Zealand in the Community study, this article aims to identify the issues arising from the implementation of proposed guidelines for population-based studies of incidence and outcomes in traumatic brain injury (TBI). STUDY DESIGN AND SETTING: All new cases of TBI (all ages and severities) were ascertained over a 1-year period, using overlapping prospective and retrospective sources of case ascertainment in New Zealand. All eligible TBI cases were invited to participate in a comprehensive assessment at baseline and at 1-month follow-up. RESULTS: Our experience to date has revealed the feasibility of case ascertainment methods. Consultation with community health services and professionals resulted in feasible referral pathways to support the identification of TBI cases. 'Hot pursuit' methods of recruitment were essential to ensure complete case ascertainment for this population with few additional cases of TBI identified through cross-checks. CONCLUSION: This review of proposed guidelines in relation to practical study methodology provides a framework for future comparable population-based epidemiological studies of TBI incidence and outcomes in developed countries.
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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 | 0,348 | 0,483 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».