Persistent Postconcussion Symptoms: An Expert Consensus-Based Definition Using the Delphi Method
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To provide an expert consensus definition of persistent postconcussion symptoms following a mild traumatic brain injury (mTBI). PARTICIPANTS: Canadian healthcare professionals caring for patients with mTBI. DESIGN: Online Delphi process. MAIN MEASURES: A first Delphi round documented important dimensions or criteria to consider when defining persistent symptoms. Expert opinions were then resubmitted in 4 subsequent Delphi rounds and their relevance was rated using a 9-point Likert scale. An item with a median rating of 7 or more and a sufficient level of agreement were considered consensual. RESULTS: After 5 rounds, consensus was reached on a set of criteria that can be summarized as follows: presence of any symptom that cannot be attributed to a preexisting condition and that appeared within hours of an mTBI, that is still present every day 3 months after the trauma, and that has an impact on at least one sphere of a person's life. CONCLUSION: This Delphi consensus proposes a set of criteria that support a more uniform definition of persistent symptoms in mild TBI among clinicians and researchers. This definition may help clinicians better identify persistent postconcussion symptoms and improve patient management.
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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 | 0,184 | 0,159 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».