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Enregistrement W2908669354 · doi:10.1089/neu.2018.6009

Derivation and Initial Validation of Clinical Phenotypes of Children Presenting with Concussion Acutely in the Emergency Department: Latent Class Analysis of a Multi-Center, Prospective Cohort, Observational Study

2019· article· en· W2908669354 sur OpenAlexafffundabout
Keith Owen Yeates, Kenneth Tang, Nick Barrowman, Stephen B. Freedman, Jocelyn Gravel, Isabelle Gagnon, Gurinder Sangha, Kathy Boutis, Darcy Beer, William Craig, Emma Burns, Ken J. Farion, Angelo Mikrogianakis, Karen Barlow, Alexander Sasha Dubrovsky, Willem Meeuwisse, Gérard A. Gioia, William P. Meehan, Miriam H. Beauchamp, Yael Kamil, Anne M. Grool, Blaine Hoshizaki, Peter J. Anderson, Brian L. Brooks, Michael Vassilyadi, Terry P. Klassen, Michelle Keightley, Lawrence Richer, Carol DeMatteo, Martin H. Osmond, Roger Zemek, Jialing Xie, Jennifer Chatfield, Nadia Dow, R Papadimitropoulos, Tracey Levesque, Cindy Langford, Tinh Trung Tran, Candice McGahern, Vanessa DiGirolamo, Joanna Mazza, Maryse Lagacé, Ramona Cook, Eleanor Fitzpatrick, Jessica MacIntyre, Jill Moore

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurotrauma · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityHolland Bloorview Kids Rehabilitation HospitalChildren's Hospital of WinnipegUniversité de MontréalHospital for Sick ChildrenChildren's Hospital of Eastern OntarioChildren's Hospital of Western OntarioWestern UniversityMontreal Children's HospitalUniversity of OttawaMcGill UniversityUniversity of CalgaryChildren's Hospital Research Institute of ManitobaHotchkiss Brain InstituteCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineIzaak Walton Killam Health CentreStollery Children's HospitalAlberta Children's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésConcussionMedicineLatent class modelEmergency departmentCohortObservational studyProspective cohort studyCohort studyPediatricsPoison controlPhysical therapyInjury preventionInternal medicineEmergency medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The identification of clinical phenotypes may help parse the substantial heterogeneity that characterizes children with concussion. This study used latent class analysis (LCA) to identify discernible phenotypes among children with acute concussion and examine the association between phenotypes and persistent post-concussive symptoms (PPCS) at 4 and 12 weeks post-injury. We conducted LCA of variables representing pre-injury history, clinical presentation, and parent symptom ratings, derived from a prospective cohort, observational study that recruited participants from August 2013 until June 2015 at nine pediatric emergency departments within the Pediatric Emergency Research Canada network. This substudy included 2323 children from the original cohort ages 8.00-17.99 years who had data for at least 80% of all variables included in each LCA. Concussion was defined according to Zurich consensus statement diagnostic criteria. The primary outcome was PPCS at 4 and 12 weeks after enrollment. Participants were 39.5% female and had a mean age of 12.8 years (standard deviation = 2.6). Follow-up was completed by 1980 (85%) at 4 weeks and 1744 (75%) at 12 weeks. LCA identified four groups with discrete pre-injury histories, four groups with discrete clinical presentations, and seven groups with discrete profiles of acute symptoms. Clinical phenotypes based on the profile of group membership across the three LCAs varied significantly in their predicted probability of PPCS at 4 and 12 weeks. The results indicate that children with concussion can be grouped into distinct clinical phenotypes, based on pre-injury history, clinical presentation, and acute symptoms, with markedly different risks of PPCS. With further validation, clinical phenotypes may provide a useful heuristic for clinical assessment and management.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,244

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,258
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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