Prevalence, Assessment, and Treatment of Mild Traumatic Brain Injury and Posttraumatic Stress Disorder
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Iraq and Afghanistan war veterans are returning from combat having sustained traumatic brain injury, mostcommonly mild traumatic brain injury (mTBI), and experiencing posttraumatic stress disorder (PTSD). Clinical guidelines for mTBI and PTSDdo not focus on the co-occurrence of these conditions (mTBI/PTSD). A synthesis of the evidence on prevalence, diagnostic accuracy, andtreatment effectiveness for mTBI/PTSD would be of use to clinicians, researchers, and policymakers. METHODS: We conducteda systematic review of studies identified through PubMed, PsycINFO, REHABDATA, Cochrane Library, pearling, and expert recommendations. Peer-reviewed English language studies published between 1980 and June, 2009 were included if they reported frequencies of traumatic braininjury and PTSD, or diagnostic accuracy or treatment effectiveness specific to mTBI/PTSD. RESULTS: Thirty-four studies metinclusion criteria. None evaluated diagnostic accuracy or treatment effectiveness. Studies varied considerably in design. Frequency ofmTBI/PTSD ranged from 0% to 89%. However, in 3 large studies evaluating Iraq and Afghanistan war veterans, frequencies ofprobable mTBI/PTSD were from 5% to 7%; among those with probable mTBI, frequencies of probable PTSD were from 33% to 39%. DISCUSSION: The wide range of mTBI/PTSD frequency levels was likely due to variation across studyparameters, including aims and assessment methods. Studies using consistent, validated methods to define and measure mTBI history andPTSD are needed.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle