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Enregistrement W2964221985 · doi:10.3389/fneur.2019.00672

The Stability of Retrospective Pre-injury Symptom Ratings Following Pediatric Concussion

2019· article· en· W2964221985 sur OpenAlexafffund
Elizabeth F. Teel, Roger Zemek, Kenneth Tang, Gérard A. Gioia, Christopher G. Vaughan, Maegan Sady, Isabelle Gagnon

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensMontreal Children's HospitalMcGill University Health CentreUniversity of OttawaChildren's Hospital of Eastern OntarioMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchOntario Neurotrauma Foundation
Mots-clésConcussionPsychologyTraumatic brain injuryPost-concussion syndromePoison controlInjury preventionMedicinePsychiatryMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To determine the stability of children’s retrospective ratings of pre-injury levels over time following concussion. Methods: Children and adolescents (n=3,063) between the ages of 5-17 diagnosed with a concussion by their treating PED physician within 48hrs of injury completed the age-appropriate version of the Post-Concussion Symptom Inventory (PCSI) at the PED and at 1, 2, 4, 8, and 12-weeks post-injury. At each time point, participants retrospectively recalled their pre-injury levels of post-injury symptoms. Total scale, subscales (physical, cognitive, emotional, and sleep), and Individual items from the PCSI were analyzed for stability using Gini’s mean difference (GMD). Results: The mean GMD for total score was 0.31 (95% CI= 0.28, 0.34) for the PCSI-SR5, 0.19 (95% CI= 0.18, 0.20) for the PCSI-SR8, and 0.17 (95% CI= 0.16, 0.18) for the PCSI-SR13. Subscales ranged from mean GMD 0.18 (physical) to 0.31 (emotional) for the PCSI-SR8 and 0.16 (physical) to 0.31 (fatigue) for the PCSI-SR13. At the item-level, mean GMD ranged from 0.13-0.60 on the PCSI-SR5, 0.08-0.59 on the PCSI-SR8, and 0.11-0.41 on the PCSI-SR13. Conclusions: Children and adolescents recall their retrospective pre-injury symptom ratings with good-to-perfect stability over the first three-months following their concussion. Although some individual items underperformed, variability was reduced as items were combined at the subscale and full-scale level. There is limited benefit gained from collecting multiple pre-injury symptom queries. This study is registered at Clinicaltrials.gov through the US National Institute of Health/National Library of Medicine. (NCT01873287; http://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT01873287).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,274 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations29
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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