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Enregistrement W2998509643 · doi:10.1155/2019/9207903

Interaction between Age, Sex, and Mental Health Status as Precipitating Factors for Symptom Presentation in Concussed Individuals

2019· article· en· W2998509643 sur OpenAlexafffund
Katie Lariviere, Samantha Bureau, Cameron Marshall, Matthew R. Holahan

Notice bibliographique

RevueJournal of Sports Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesCarleton University
Mots-clésPresentation (obstetrics)Mental healthPsychologyClinical psychologyMedicineGerontologyDevelopmental psychologyPsychiatryObstetrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Concussions are among the most common neurological conditions, with emergency departments and sports injury clinics seeing hundreds of patients each year. The consideration of risk factors such as age, sex, and comorbid conditions are very important when looking at individual physiological and psychological outcomes after a concussion. The purpose of this study was to look at four comorbid conditions (depression, anxiety, behavioural disorder, or learning disability) and identify any interactions with age and sex in symptom presentation after suffering a concussion. A total of 4,865 participants from the CCMI (Complete Concussion Management Inc.) dataset were used with 1,577 self-identified with a diagnosis of anxiety, depression, a behavioural disorder, or a learning disability. Fixed-factor analyses of variance were used with age and sex as fixed, grouping factors and symptom total and severity as dependent measures. For the individuals who did not have one of the 4 mental health conditions (3,288 control participants), symptom total and symptom severity increased with age ( p<0.05 ), and females showed more symptoms and a higher symptom severity than males across all ages ( p<0.05 ). A diagnosis of anxiety or depression exacerbated total symptoms and symptom severity from 25–50% above control levels in the 19 and under age groups, while depression or anxiety exacerbated total symptoms and severity by 10–15% in males more than females over 20. A diagnosis of a behavioural disorder or a learning disability exacerbated symptom severity by approximately 50% above control levels in 13–19–year-old females and in males of 30 years and older. This study highlights how the presence of a mental health condition may alter concussion symptom presentation dependent on age and sex. The identification of risk factors and how they may interact can be of great value to health care providers who manage concussion symptoms and recovery.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,351 · 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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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