Post-concussive depression: evaluating depressive symptoms following concussion in adolescents and its effects on executive function
Notice bibliographique
Résumé
Background: Post-concussive depression describes an elevation of depressive symptoms following concussion that occurs in conjunction with other symptoms of concussion. Children with concussion are more likely to diagnosed with depression. The overlapping symptoms between clinical depression and concussion make the diagnosis of depression difficult. The purpose of this study is to explore how post-concussive depression relates to post-concussion symptoms and cognition by investigating symptom-reporting in youth with post-concussive depression and executive function.Methods: Adolescents (age 10–17 years) diagnosed with concussion were divided into two groups based on depression scores on the Children’s Depression Inventory (post-concussion depression; non-depression groups). Symptom reporting on the Post-Concussion Symptom Inventory and performance on Immediate Post-concussion Assessment and Cognitive Testing (ImPACT) were compared.Results: Participants with post-concussive depression had heightened emotionality, irritability, and nervousness. Sadness and fatigue were reported by both groups. ImPACT was unable to distinguish between groups but the group overall demonstrated severe neurocognitive deficits.Conclusion: Reports of greater emotionality, irritability, and nervousness on concussion symptom scales may be indicators of post-concussion depression. It is important for clinicians to take note when an adolescent with concussion scores high on these three emotional symptoms as they may be indicative of greater emotional distress.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».