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Enregistrement W2120390944 · doi:10.1093/arclin/acu013

Factors Influencing Postconcussion and Posttraumatic Stress Symptom Reporting Following Military-Related Concurrent Polytrauma and Traumatic Brain Injury

2014· article· en· W2120390944 sur OpenAlexaff
R. T. Lange, Tracey A. Brickell, Jan E. Kennedy, Jason M. Bailie, C. Sills, S. Asmussen, R. Amador, A. Dilay, Brian Ivins, Louis M. French

Notice bibliographique

RevueArchives of Clinical Neuropsychology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepression (economics)PolytraumaTraumatic brain injuryMedicineInjury Severity ScoreInjury preventionPosttraumatic stressPoison controlClinical psychologyPsychiatryPhysical therapyPsychologySurgeryEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to identify factors that are predictive of, or associated with, high endorsement of postconcussion and posttraumatic stress symptoms following military-related traumatic brain injury (TBI). Participants were 1,600 U.S. service members (age: M = 27.1, SD = 7.1; 95.4% male) who had sustained a mild-to-moderate TBI and who had been evaluated by the Defense and Veterans Brain Injury Center at one of six military medical centers. Twenty-two factors were examined that included demographic, injury circumstances/severity, treatment/evaluation, and psychological/physical variables. Four factors were statistically and meaningfully associated with clinically elevated postconcussion symptoms: (i) low bodily injury severity, (ii) posttraumatic stress, (iii) depression, and (iv) military operation where wounded (p < .001, 43.2% variance). The combination of depression and posttraumatic stress symptoms accounted for the vast majority of unique variance (41.5%) and were strongly associated with, and predictive of, clinically elevated postconcussion symptoms [range: odds ratios (OR) = 4.24-7.75; relative risk (RR) = 2.28-2.51]. Five factors were statistically and meaningfully associated with clinically elevated posttraumatic stress symptoms: (i) low bodily injury severity, (ii) depression, (iii) a longer time from injury to evaluation, (iv) military operation where wounded, and (v) current auditory deficits (p < .001; 65.6% variance accounted for). Depression alone accounted for the vast majority of unique variance (60.0%) and was strongly associated with, and predictive of, clinically elevated posttraumatic stress symptoms (OR = 38.78; RR = 4.63). There was a very clear, strong, and clinically meaningful association between depression, posttraumatic stress, and postconcussion symptoms in this sample. Brain injury severity, however, was not associated with symptom reporting following TBI.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,270
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,318 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations61
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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