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Enregistrement W2148982081 · doi:10.1136/ebmh.7.3.88

Traumatic brain injury increases the risk of psychiatric illness

2004· letter· en· W2148982081 sur OpenAlexaff
Anthony Feinstein

Notice bibliographique

RevueEvidence-Based Mental Health · 2004
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTraumatic brain injuryIncidence (geometry)IMGWeb of sciencePopulationPediatricsInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fann JR, Burington B, Leonetti A, et al . Psychiatric illness following traumatic brain injury in an adult health maintenance organization population. Arch Gen Psych 2004;61:53–61.[OpenUrl][1][CrossRef][2][PubMed][3][Web of Science][4] Q Does traumatic brain injury increase the risk of psychiatric illness? ### ![Graphic][5] Design: Prospective cohort study. ### ![Graphic][6] Follow up period: Three years. ### ![Graphic][7] Setting: Puget Sound area, Washington State, USA; recruited in 1992. ### ![Graphic][8] People: 939 people, aged >15 years, diagnosed with traumatic brain injury according to ICD-9-CM criteria. For each case of traumatic brain injury three people matched for sex, age, and diagnosis date were selected as controls. Exclusions: incomplete medical records for the preceding year; previous traumatic brain injury. ### ![Graphic][9] Risk factors: Mild traumatic brain injury; moderate to severe traumatic brain injury (ICD-9-CM). ### ![Graphic][10] Outcomes: Incidence of any psychiatric disorder determined by diagnosis (ICD-9-CM), … [1]: {openurl}?query=rft.jtitle%253DArchives%2Bof%2BGeneral%2BPsychiatry%26rft.stitle%253DArch%2BGen%2BPsychiatry%26rft.aulast%253DFann%26rft.auinit1%253DJ.%2BR.%26rft.volume%253D61%26rft.issue%253D1%26rft.spage%253D53%26rft.epage%253D61%26rft.atitle%253DPsychiatric%2BIllness%2BFollowing%2BTraumatic%2BBrain%2BInjury%2Bin%2Ban%2BAdult%2BHealth%2BMaintenance%2BOrganization%2BPopulation%26rft_id%253Dinfo%253Adoi%252F10.1001%252Farchpsyc.61.1.53%26rft_id%253Dinfo%253Apmid%252F14706944%26rft.genre%253Darticle%26rft_val_fmt%253Dinfo%253Aofi%252Ffmt%253Akev%253Amtx%253Ajournal%26ctx_ver%253DZ39.88-2004%26url_ver%253DZ39.88-2004%26url_ctx_fmt%253Dinfo%253Aofi%252Ffmt%253Akev%253Amtx%253Actx [2]: /lookup/external-ref?access_num=10.1001/archpsyc.61.1.53&link_type=DOI [3]: /lookup/external-ref?access_num=14706944&link_type=MED&atom=%2Febmental%2F7%2F3%2F88.atom [4]: /lookup/external-ref?access_num=000187894000006&link_type=ISI [5]: /embed/inline-graphic-1.gif [6]: /embed/inline-graphic-2.gif [7]: /embed/inline-graphic-3.gif [8]: /embed/inline-graphic-4.gif [9]: /embed/inline-graphic-5.gif [10]: /embed/inline-graphic-6.gif

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,002

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,302 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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