Psychiatric Disorders in Children and Adolescents 24 Months After Mild Traumatic Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to better understand the occurrence of novel psychiatric disorders (NPDs) in children with mild traumatic brain injury (mTBI) in relation to preinjury variables, injury-related variables, and concurrent neurocognitive outcome. Eighty-seven children aged 5-14 years who had experienced mTBI were studied from consecutive hospital admissions with semistructured psychiatric interviews soon after injury (baseline). Fifty-four children were reassessed 24 months postinjury. Standardized instruments were used to evaluate injury severity, lesion characteristics, preinjury variables (lifetime psychiatric disorder, family psychiatric history, family function, socioeconomic status, psychosocial adversity, adaptive function, and academic function), and finally, postinjury neurocognitive and adaptive function. At 24 months postinjury, NPDs had occurred in 17 of 54 (31%) participants. NPD at 24 months was related to frontal white matter lesions and was associated with estimated preinjury reading, preinjury adaptive function, and concurrent deficits in reading, processing speed, and adaptive function. These findings extend earlier reports that the psychiatric morbidity after mTBI in children is more common than previously thought, and moreover, it is linked to preinjury individual variables and injury characteristics and is associated with postinjury adaptive and neurocognitive functioning.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».