Depression and Depressive Symptoms in Pediatric Traumatic Brain Injury: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This scoping review aimed to summarize the existing knowledge base regarding depression and depressive symptoms in pediatric traumatic brain injury (TBI) and to identify gaps in the literature in an effort to guide future research. METHODS: MEDLINE Ovid and PsycINFO Ovid databases were each searched by the authors using search terms intended to identify any original research study that examined depressive symptoms in children (ie, aged 0-18 years) with TBI. RESULTS: A total of 14 published studies were included in the review. The studies included examined the prevalence of depression, risk factors associated with depression, and depression as a predictor of other TBI-related outcomes. CONCLUSION: Existing research suggests that depressive symptoms are more common in a TBI population than in a healthy or orthopedically injured population. Injury-related factors such as lesions in the brain and the presence of pain, as well as noninjury factors such as older age at injury and low socioeconomic status, may be predictive of depressive symptoms. Depression is likely a secondary outcome of pediatric TBI rather than a direct result of the injury itself. Overall, a relative dearth of research exists on this topic; thus, the review concludes by proposing future research directions.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».