To Study Risk of Seizures After Mild Traumatic Brain Injury in General Population (I13.009)
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To study risk of seizures after mild traumatic brain Injury in general population. Method: Perspective study of patients presented in TBI clinic for 2 yrs. On initial visit after neurological evaluation and detail questioning about the TBI and seizures episodes, Montreal cognitive assessment was administered to all patients. Routine EEG as a standard protocol was followed after neurological evaluation by a neurologist. Results: 134 patients presented to the TBI clinic in 2 years, after clinical interview 64 patients (47.7[percnt]) experienced transient loss of consciousness. With strict selection criteria for seizure episodes nine patients (6.7[percnt]) had one episode of overt seizures. In Loss of consciousness group 43.7[percnt] had abnormal EEG, and 14.06[percnt] in LOC group had reported seizure. A general linear model multifactor analysis of variance (ANOVA) showed loss of consciousness (p = 0.043) as the only factor directly relating to the demonstration of abnormal electrical discharges on EEG Conclusion: Almost 1.6 million individuals experience a mTBI, and are evaluated and released from an emergency department each year. Mild TBI comprises 70[percnt]-80[percnt] of all head injuries. We do not have any standard protocol for recommendation and follow up after mTBI patients are discharged from emergent care. In our study showed direct correlation of the loss of consciousness and the abnormal EEG as well as seizure episodes in mTBI patients.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».