Post-concussion Symptom Reporting and the "Good-Old-Days" Bias Following Mild Traumatic Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to examine the influence of the "good-old-days" bias on symptom reporting following mild traumatic brain injury (MTBI). The MTBI sample consisted of 86 patients (51.2% men) referred to a hospital-based concussion clinic in Vancouver, Canada. The majority of patients (83.7%) were evaluated within 3 months following their injury (M = 1.8 months, SD = 1.7, range = 0.2-8.0 months). Patients provided retrospective preinjury symptom ratings on the British Columbia Post-Concussion Symptom Inventory (BC-PSI). Ratings were compared with 177 healthy controls recruited from the community and a local university. MTBI retrospective ratings were significantly lower than the control group on the BC-PSI total score (p < .01, d = 0.27, small effect size) and 6 of the 13 individual items (all p < .05, d = 0.23-0.36, small to small-medium effect sizes). Patients who were currently in litigation reported more post-injury symptoms (p = .009, d = 0.63, medium-large effect size). However, litigation status was not associated with self-reported preinjury retrospective symptom ratings. Consistent with the "good-old-days" bias, patients with MTBI appear to misperceive their preinjury functioning as better than the average person.
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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 | 0,002 | 0,022 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».