Posttraumatic Stress Disorder is a Stronger Predictor of Long‐Term Neurobehavioral Outcomes Than Traumatic Brain Injury Severity
Notice bibliographique
Résumé
Concurrent posttraumatic stress disorder (PTSD) and traumatic brain injury (TBI) is common in military populations. The purpose of this study was to examine long-term neurobehavioral outcomes in service members and veterans (SMVs) with versus without PTSD symptoms following TBI of all severities. Participants were 536 SMVs prospectively enrolled from three military medical treatment facilities who were recruited into three experimental groups: TBI, injured controls (IC), and noninjured controls (NIC). Participants completed the PTSD Checklist, Neurobehavioral Symptom Inventory, and the TBI-Quality of Life (TBI-QOL) and were divided into six subgroups based on the three experimental categories, two PTSD categories (i.e., present vs. absent), and two broad TBI severity categories (unMTBI, which included uncomplicated mild TBI; and smcTBI, which included severe TBI, moderate TBI, and complicated mild TBI): (a) NIC/PTSD-absent, (b) IC/PTSD-absent, (c) unMTBI/PTSD-absent, (d) unMTBI/PTSD-present, (e) smcTBI/PTSD-absent, and (f) smcTBI/PTSD-present. There were significant main effects across the six groups for all TBI-QOL measures, ps < .001. Select pairwise comparisons revealed significantly lower scores, p < .001, on all TBI-QOL measures in the PTSD-present groups when compared to the PTSD-absent groups within the same TBI severity classification, ds = 0.90-2.11. In contrast, when controlling for PTSD, there were no significant differences among the TBI severity groups for any TBI-QOL measures. These results provide support for the strong influence of PTSD but not TBI severity on neurobehavioral outcomes following TBI. Concurrent PTSD and TBI of all severities should be considered a risk factor for poor long-term neurobehavioral outcomes that require ongoing monitoring.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 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 ».