Depression in the First Year after Traumatic Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
The aims of this study were to document the frequency of major and minor depressive episodes in the first year after traumatic brain injury (TBI), taking into account TBI severity and pre-morbid history of major depression, and to describe trajectories of depressive episodes. Participants were 227 adults who were hospitalized post-TBI (76% male; mean age = 41 years; 50% mild, 33% moderate, and 17% severe TBI). Major and minor depressive episodes were assessed with the Mini International Neuropsychiatric Interview at three time points (4, 8, and 12 months after TBI). Overall, 29% of participants had a major depressive episode in at least one of the three assessments, with fairly stable rates across assessments. Participants with mild TBI were more likely than those with moderate/severe TBI to be diagnosed with major depression, as were individuals with a positive pre-morbid history of depression compared to those without such history. In addition, 13% of participants had a minor depressive episode in at least one of the three assessments. Rates of minor depression significantly decreased from 4 to 8-12 months post-injury. Results also revealed a wide variety of trajectories of depressive episodes across assessments. Of note, 52% of major depression cases still fulfilled diagnostic criteria 4 months later, whereas 38% of minor depression cases deteriorated to major depression at the following assessment. These findings suggest that depression is highly prevalent after TBI, and monitoring of patients with subthreshold depressive symptoms is warranted in order to prevent the development of full-blown major depressive episodes.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».