Predicting Fatigue 12 Months after Child Traumatic Brain Injury: Child Factors and Postinjury Symptoms
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Fatigue is a common and persisting symptom after childhood brain injury. This study examined whether child characteristics and symptomatology preinjury or 6 months postinjury (pain, sleep, and mood, inattention) predicted fatigue at 12months postinjury. METHODS: Parents of 79 children (0-18 years) rated fatigue at 12 months after injury on a multidimensional scale (general, sleep/rest, and cognitive). Demographic and clinical data were collected at injury. Parents rated child sleep, pain, physical/motor function, mood, and inattention at injury (preinjury description), and 6 months postinjury. Children were divided into two traumatic brain injury severity groups: mild TBI (n=57) and moderate/severe TBI (n=27). Hierarchical regression models were used to examine (i) preinjury factors and (ii) symptoms 6 months postinjury predictive of fatigue (general, sleep/rest, and cognitive) at 12 months postinjury. RESULTS: Sleep/rest fatigue was predicted by preinjury fatigue (7% of variance) and psychological symptoms preinjury (10% of variance). General fatigue was predicted by physical/motor symptoms (27%), sleep (10%) and mood symptoms (9%) 6 months postinjury. Sleep/rest fatigue was predicted by physical/motor symptoms (10%), sleep symptoms (13%) and mood symptoms (9%) 6 months postinjury. Cognitive fatigue was predicted by physical/motor symptoms (17%) 6 months postinjury. CONCLUSIONS: Preinjury fatigue and psychological functioning identified those at greatest risk of fatigue 12 months post-TBI. Predictors of specific fatigue domains at 12 months differed across each of the domains, although consistently included physical/motor function as well as sleep and mood symptoms postinjury. (JINS, 2018, 24, 224-236).
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».