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Enregistrement W2602720420 · doi:10.4172/neuropsychiatry.1000184

Assessment of Concussion/Mild Traumatic Brain Injury-Related Fatigue, Alertness, and Daytime Sleepiness: A Diagnostic Modelling Study

2017· article· en· W2602720420 sur OpenAlexaffabout
Tatyana Mollayeva, Colin M. Shapiro, J Cassidy, Shirin Mollayeva, Angela Colantonio

Notice bibliographique

RevueNeuropsychiatry · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity Health NetworkPublic Health OntarioToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlertnessConcussionTraumatic brain injuryExcessive daytime sleepinessMedicineDaytimePoison controlPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationInjury preventionPsychologyMedical emergencySleep disorderPsychiatryCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Fatigue, alertness and daytime sleepiness are complex perceived states with significant implications for health and safety. These states are not diagnostically specific, and they may, or may not share interrelated features. Potential commonality or discordance is challenging in clinical situations, especially in controversial neurologic disorders, as in cases of concussion/ mild traumatic brain injury (mTBI). Methods: We performed a diagnostic multivariable modeling study to explore associations between patients’ characteristics, results of imaging tests and clinical investigations, and the states of fatigue, alertness and daytime sleepiness. The intensity of fatigue, alertness and daytime sleepiness was measured using the standardized Fatigue Severity Scale (FSS), the Toronto Hospital Alertness Test (THAT), and the Epworth Sleepiness Scale (ESS). Univariate and multivariate linear regression models were used to explicate covariates of fatigue, alertness, and daytime sleepiness. Results: A total of 94 patients (45.20 ± 9.94 years; 61.2% males) with an established diagnosis of concussion/mTBI were included in the current analysis. Our results revealed that fatigue and alertness are associated with covariates within the domain of brain function integrity, and that daytime sleepiness is associated with cultural and physiological bodily states. In the final fully adjusted multivariable regression models, several covariates accounted for 57.2% of the fatigue variance, 41.2% of alertness variance, and 27.1% of the sleepiness variance. While fatigue and alertness share covariates, daytime sleepiness represents a distinct construct in persons with concussion/mTBI. Conclusions: Our findings challenge the commonly held view that fatigue, alertness and daytime sleepiness are perceived states on the same continuum. The implications of this finding have direct relevance to the clinical approach towards patients presenting with fatigue, impaired alertness or excessive daytime sleepiness after concussion/mTBI.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,302 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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