Ten-year outcomes following traumatic brain injury: A population-based cohort
Notice bibliographique
Résumé
PRIMARY OBJECTIVE: To quantify the 10 year health service use (HSU) and mortality outcomes for people with a traumatic brain injury (TBI). RESEARCH DESIGN: A population-based matched cohort study using linked administrative data from Manitoba, Canada (Manitoba Injury Outcome Study). METHODS AND PROCEDURES: An inception cohort (1988-1991) of hospitalized cases with TBI aged 18-64 years (n = 1290) was identified and matched to a non-injured comparison group (n = 1290). Survival analysis, Negative binomial and Poisson regression were used to quantify associations between injury and HSU/mortality outcomes for 10 years following the TBI event. MAIN OUTCOME AND RESULTS: The majority of deaths (47.2%) occurred in the first 60 days following injury. Excluding the first 60 days, the adjusted 10 year mortality remained elevated (mortality rate ratio = 1.48, 95% CI = 1.02-2.15). After adjusting for demographic characteristics and pre-existing health status, the TBI cohort had more post-injury hospitalizations (rate ratio (RR) = 1.54, 95% CI = 1.39-1.71), greater cumulative lengths of stay (RR = 5.14, 95% CI = 3.29-8.02) and a greater post-injury physician claims rate (RR = 1.44, 95% CI = 1.35-1.53) than the non-injured cohort. CONCLUSIONS: People who sustain a TBI and survive the initial acute phase of care experience substantially increased long-term morbidity compared to the general population, regardless of the level of injury severity.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».