Does age matter? A mixed methods study examining determinants of good recovery and resilience in young and middle‐aged adults following moderate‐to‐severe traumatic brain injury
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To examine whether age contributes to functional recovery and resilience after moderate-to-severe traumatic brain injury. BACKGROUND: The ability to recover may change across the lifespan, but the influence of age on brain injury outcome is understudied. DESIGN: Mixed methods study. METHODS: All adults of working age (18-64 years) discharged from a level I trauma centre between 2010-2013 after sustaining a moderate-to-severe traumatic brain injury were considered. Functional recovery was assessed during a telephone interview with the Glasgow Outcome Scale-Extended 12-36 months postinjury. A subgroup completed the Connor-Davidson Resilience Scale and a face-to-face interview about resilience. RESULTS: Ninety-seven young (mean age: 27 years; 75% male) and 47 middle-aged brain trauma survivors (mean age: 53 years; 75% male) completed the telephone interview. Eight young and five middle-aged adults were also assessed for resilience. Overall, young participants experienced more severe head injuries. Yet, they achieved slightly higher levels of functional recovery compared with middle-aged ones as per the Glasgow Outcome Scale-Extended. Controlling for CT scan findings and posttraumatic amnesia duration, age was not found to be associated to functional recovery in adults of working age. Although both groups showed similar levels of resilience, young participants discussed the challenges related to "having more time on their hands" and "being a changed person", two elements perceived positively by middle-aged ones. CONCLUSION: While age does not appear to interfere with functional recovery in adults of working age, younger brain trauma survivors could benefit from nursing interventions to strengthen their resilience process related to re-employment orientation and identity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».