Is Age Associated With the Severity of Post–Mild Traumatic Brain Injury Symptoms?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mild traumatic brain injury (mTBI) is a significant public health concern. Research has shown that mTBI is associated with persistent physical, cognitive, and behavioural symptoms, leading to significant direct and indirect medical costs. Our objective was to determine if age impacts the type and severity of post-mTBI symptoms experienced. METHODS: Retrospective analysis of prospectively collected data at a level 1 tertiary care outpatient head injury clinic. Participants (N=167) were patients seen at the clinic following an mTBI. The Rivermead Post-Concussion Symptoms Questionnaire was used to assess symptom severity. RESULTS: In our sample, the mean age was 44±16 years with 51% males. Compared with other age groups, patients >66 years of age were significantly more likely to report an mTBI between 6 AM to 12 PM (69%). Middle-aged patients (36-55 years) were more likely to report higher severity of certain post-mTBI symptoms (headache, nausea and vomiting, irritability, poor concentration, sleep disturbance, blurry vision, light sensitivity, and taking longer to think) compared with patients >66 years of age. CONCLUSIONS: In general, middle-aged patients reported higher severity of post-mTBI symptoms compared with the oldest patients. Thus, there was a significant association between age and the severity of specific mTBI symptoms, which highlights the need for targeted management. Additional research is needed to understand the mechanisms that could be contributing to the higher symptom severity experienced by the middle-aged group.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».