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Enregistrement W2973069513 · doi:10.1007/s11136-019-02297-4

Quality of life measures in older adults after traumatic brain injury: a systematic review

2019· review· en· W2973069513 sur OpenAlexaff
Cindy Hunt, S. Zahid, Naomi Ennis, Alicja Michalak, Cheryl Masanic, Chantal Vaidyanath, Shree Bhalerao, Michael D. Cusimano, Andrew Baker

Notice bibliographique

RevueQuality of Life Research · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityToronto Rehabilitation InstitutePublic Health OntarioUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraumatic brain injuryQuality of Life ResearchQuality of life (healthcare)Public healthSystematic reviewMedicinePsychologyGerontologyMEDLINEPsychiatryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: On average older adults experiencing TBI are hospitalized four times as often, have longer hospital stays, and experience slower recovery trajectories and worse functional outcomes compared to younger populations with the same injury severity. A standard measure of Qol for older adults with TBI would facilitate accurate and reliable data across the individual patient care continuum and across clinical care settings, as well as support more rigorous research studies of metadata. PURPOSE: The aim of this systematic review was to investigate patient reported Qol measures in studies with older adults post TBI. METHOD: A systematic review was carried out focusing on the various tools to measure Qol in older adults, ≥ 65 years of age with a diagnosis of TBI. Data bases searched included Medline, Embase, PubMed, CINAHL, and PsychInfo from date of inception to September 25, 2017. RESULTS: A total of 20 articles met the inclusion criteria. Nine different tools were identified. CONCLUSIONS: Findings based on the comparison of reliability and construct validity of the Qol measures reported in this review suggest that no single instrument is superior to all others for our study population. Future research in this field should include the enrollment of larger study samples of older adults. Without these future efforts, the ability to detect an optimal Qol measure will be hindered.

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)0,097
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,116
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0970,116
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,002
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,579
Tête enseignante GPT0,569
Écart entre enseignants0,010 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations20
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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