Traumatic Brain Injury in Spinal Cord Injury: Frequency and Risk Factors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The frequency of traumatic brain injury (TBI) co-occurring with traumatic spinal cord injury (tSCI) is unclear despite a number of past studies; as well, limited research has examined predictors of co-morbid TBI in tSCI patients. OBJECTIVES: (1a) To summarize past literature on comorbid diagnosis of TBI in tSCI in order to reexamine the frequency of dual diagnosis in a study designed to obviate past methodological limitations; (1b) to compare dual-diagnosis frequency with vs without the inclusion of diagnostically ambiguous cases; and (2) to measure risk factors for tSCI and comorbid TBI. METHODS: Ninety-one of 135 eligible adults with tSCI, 3 to 6 months postinjury, were prospectively recruited from a tertiary inpatient tSCI rehabilitation program. TBI diagnosis was based on comprehensive, validated clinical neurological and neuroimaging measures. RESULTS: Objective 1: 39.6% of the tSCI patients sustained a concomitant TBI, but when ambiguous cases were removed from analysis, frequency rose to 58.1%. Objective 2: Motor vehicle collisions were most likely to yield a comorbid TBI diagnosis, but 31.6% of falls also resulted in TBI. Patients with cervical and thoracic injuries showed a very similar frequency of comorbid TBI. CONCLUSIONS: Varied methodological approaches, particularly the decision to include/exclude ambiguous cases, likely explain disparate past estimates of TBI in tSCI. However, even this study's lower frequency estimate, at nearly 40%, is clinically important. The prevailing assumption that dual diagnosis is less common in thoracic than cervical spine injuries was not supported. Finally, while comorbid TBI most frequently occurred in motor vehicle collisions, nearly a third of tSCIs sustained in falls resulted in comorbid TBI in our sample.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».