Predicting Psychological Distress after Pediatric Concussion
Notice bibliographique
Résumé
A significant proportion of children and adolescents report psychological distress following concussion, but little is known about the predictors of these problems. The purpose of this study was to examine predictive factors of psychological distress following pediatric concussion. It was hypothesized that the presence of pre-injury psychological distress would be the strongest predictor of psychological distress post-concussion, with other demographic and acute injury factors adding incrementally to prediction. This is a prospective, multi-center cohort. Children and adolescents (6-17 years old; n = 311) who sustained a concussion and were assessed through four pediatric emergency departments. Participants were reassessed at 4-weeks (n = 275) and 12-weeks (n = 190) post-injury. Emergency department (ED) assessment documented injury mechanism, acute symptomatology, acute cognitive functioning, and pre-injury functioning. Psychological distress at 4- and 12-weeks follow-up was categorized as present if one or more psychological scores from the parent-completed measures (Child Behavior Checklist, Strengths and Difficulties Questionnaire) exceeded established cutoffs. The presence of psychological distress at each follow-up was predicted using multi-variable logistic regressions. Psychological distress was reported in 23% of youth at both 4- and 12-weeks post-concussion. A pre-injury diagnosis of anxiety and acutely forgetting recent information were significant predictors of psychological distress at 4 weeks, whereas worse acute orientation assessment in the ED predicted psychological distress at 12 weeks. Nearly one of four youth experienced psychological distress after concussion. Clinicians in acute care settings should screen for the factors (pre-injury anxiety, acute mental status) associated with post-injury psychological distress and consider proactively referring patients for further assistance.
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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 | 0,000 | 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 ».