Does head<scp>CT</scp>scan pathology predict outcome after mild traumatic brain injury?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: More evidence is needed to forward our understanding of the key determinants of poor outcome after mild traumatic brain injury (MTBI). A large, prospective, national cohort of patients was studied to analyse the effect of head CT scan pathology on the outcome. METHODS: One-thousand two-hundred and sixty-two patients with MTBI (Glasgow Coma Scale score 15) at 39 emergency departments completed a study protocol including acute head CT scan examination and follow-up by the Rivermead Post Concussion Symptoms Questionnaire and the Glasgow Outcome Scale Extended (GOSE) at 3 months after MTBI. Binary logistic regression was used for the assessment of prediction ability. RESULTS: In 751 men (60%) and 511 women (40%), with a mean age of 30 years (median 21, range 6-94), we observed relevant or suspect relevant pathologic findings on acute CT scan in 52 patients (4%). Patients aged below 30 years reported better outcome both with respect to symptoms and GOSE as compared to patients in older age groups. Men reported better outcome than women as regards symptoms (OR 0.64, CI 0.49-0.85 for ≥3 symptoms) and global function (OR 0.60, CI 0.39-0.92 for GOSE 1-6). CONCLUSIONS: Pathology on acute CT scan examination had no effect on self-reported symptoms or global function at 3 months after MTBI. Female gender and older age predicted a less favourable outcome. The findings support the view that other factors than brain injury deserve attention to minimize long-term complaints after MTBI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».