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Enregistrement W2314775066 · doi:10.1097/htr.0000000000000226

Prognostic Markers for Poor Recovery After Mild Traumatic Brain Injury in Older Adults: A Pilot Cohort Study

2016· article· en· W2314775066 sur OpenAlexafffundabout
Vicki L. Kristman, Robert J. Brison, Michel Bédard, Paula Reguly, Shelley Chisholm

Notice bibliographique

RevueJournal of Head Trauma Rehabilitation · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésTraumatic brain injuryCohortMedicineCohort studyInternal medicineGerontologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To identify prognostic markers associated with poor recovery from mild traumatic brain injury (MTBI) in older adults. SETTING: Three Ontario emergency departments. PARTICIPANTS: Forty-nine participants aged 65 years and older that visited an emergency department for MTBI. DESIGN: Pilot prospective cohort study. MAIN MEASURES: Recovery from MTBI determined using the Rivermead Postconcussion symptom Questionnaire, the Glasgow Outcomes Scale-Extended, physical and mental health functioning (SF-12), and a single question on self-rated recovery assessed by telephone shortly after emergency department visit (baseline) and again 6 months later. Predictors were measured at baseline. RESULTS: Markers potentially associated with poor recovery included reporting worse health 1 year before the injury, poor expectations for recovery, depression, and fatigue. CONCLUSION: Recovery after MTBI in older adults may be associated more with psychosocial than with biomedical or injury-related factors.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,319 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations33
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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