Notice bibliographique
Résumé
Abstract Traumatic brain injury, generally defined as an alteration in brain function, or other evidence of brain pathology as a result of an external force, has established itself as a significant threat to public health. It impacts survivors and their families, and demonstrates clear economic repercussions at the societal level, costing hundreds of billions of dollars annually worldwide. To detect, manage and prevent this complex and often lifelong disabling injury, it is essential to understand its distribution and patterns, and have comprehensive knowledge of persons at risk of injury and adverse outcomes. Key Concepts Traumatic brain injury (TBI) is on the rise worldwide. The lack of a universal definition of TBI presents a problem for quantification of true TBI burden. The baseline clinical severity measures for TBI are often based on symptomatology, loss of consciousness and post‐traumatic amnesia; discordance between clinical severity and evidence of injury based on neuroimaging is common; investment in biomarkers of neuronal and glial integrity is growing. Persons with similar injury severity and acute presentation can experience significantly different clinical course and functional outcomes. Certain groups of people are more vulnerable to TBI and adverse outcomes than others, owing to unique interactions between their biological, behavioural, social and cultural standing before and after the injury. Clinicians, researchers and policy leaders dealing with critical injuries with long‐lasting effects such as TBI cannot afford to leave its probability in the future to chance; greater investment in injury prevention is timely.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,180 | 0,073 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».