Postconcussion syndrome: demography and predictors in 221 patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Most individuals recover from a concussion within 7-10 days. However recovery may be very prolonged. Individuals who do not recover within the usual time are said to have postconcussion syndrome (PCS). The objective of this study was to examine the demography and predictors of PCS. Methods: This was a retrospective cohort study of 284 consecutive concussed patients 221 of whom had PCS on the basis of at least three symptoms persisting at least 1 month. A uniform, internationally accepted definition of concussion was used. Results: The 221 cases showed considerable heterogeneity in clinical features of PCS. They averaged 3.3 concussions with a range of 0 to 12+ concussions, and 62.4% occurred during sports and recreation. The median duration of PCS was 7 months at the time of examination, with 11.8% lasting more than 2 years. Surprisingly, 23.1% with PCS had only 1 concussion. The average age was 27 years (range 10-74). The average number of persistent symptoms was 8.1. 26.2% had a previous psychiatric condition, ADD/ADHD, a learning disability, or previous migraine headaches. The prevalence of arachnoid cysts and Chiari malformation in PCS exceeded the general population. Conclusions: In most of our cases, PCS was disabling, and lasted for months or years.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».