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Enregistrement W3010817352 · doi:10.1080/17518423.2020.1736683

Health-Related Quality of Life in Non-Concussed Children: A Normative Study to Inform Concussion Management

2020· article· en· W3010817352 sur OpenAlexaff
Melissa Paniccia, Christina Ippolito, Stephanie McFarland, James Murphy, Nick Reed

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Neurorehabilitation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoHolland Bloorview Kids Rehabilitation Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConcussionHeadachesNormativeQuality of life (healthcare)MedicinePhysical therapyHealth related quality of lifeInjury preventionPoison controlClinical psychologyPsychologyPsychiatryMedical emergencyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: There has been a shift to consider pediatric concussion recovery beyond symptom management by considering how health-related quality of life (HRQoL) affects recovery. This study investigated normative ranges of HRQoL in children and explored its relationship with common pediatric concussion variables.Methods: A cross-sectional study of 1,722 non-concussed children 8–12 years old (M = 10.52 ± 1.23 years; 1,335 males, 387 females) was conducted by secondary analysis of clinical baseline concussion data. Demographic information, concussion-like symptoms (PCSI-C), and HRQoL (KIDSCREEN-10 Index) were self-reported.Results: The most reported concussion-like symptoms were common stress symptoms and were significantly negatively correlated with HRQoL. Premorbid histories of attention deficit hyperactivity disorder, mental health challenges, headaches/migraines, and concussion significantly lowered HRQoL. The number of diagnosed concussions and PCSI-C scores were significantly negatively correlated with HRQoL.Conclusions: The normative ranges and model can indicate HRQoL levels to inform clinicians how children may respond to concussion and streamline care beyond traditional assessment models.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,150
Score d'incertitude au seuil0,658

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,298 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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