Quality of life after traumatic brain injury: a cross-sectional analysis uncovers age- and sex-related differences over the adult life span
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Traumatic brain injury (TBI) is the leading cause of disability in the working population and becomes increasingly prevalent in the elderly. Thus, TBI is a major global health burden. However, age- and sex-related long-term outcome regarding patient's health-related quality of life (HRQoL) is yet not clarified. In this cross-sectional study, we present age- and sex-related demographics and HRQoL up to 10 years after TBI using the Quality of Life after Brain Injury (QOLIBRI) instrument. The QOLIBRI total score ranges from zero to 100 indicating good (≥ 60), moderate (40-59) or unfavorable (< 40) HRQoL. Two-thirds of the entire chronic TBI cohort (102 males; 33 females) aged 18-85 years reported good HRQoL up to 10 years after TBI. TBI etiology differed between sexes with females suffering more often from traffic- than fall-related TBI (p = 0.01) with increasing prevalence during aging (p = < 0.001). HRQoL (good/moderate/unfavorable) differed between sexes (p < 0.0001) with 17% more females reporting moderate outcome (p = 0.01). Specifically, older females (54-76-years at TBI) were affected, while males constantly reported good HRQoL (p = 0.017). Cognition (p = 0.014), self-perception (p = 0.009), and emotions (p = 0.016) rather than physical problems (p = 0.1) constrained older females' HRQoL after TBI. Experiencing TBI during aging does not influence HRQoL outcome in males but females suggesting that female brains cope less well with a traumatic injury during aging. Therefore, older females need long-term follow-ups after TBI to detect neuropsychiatric sequels that restrict their quality of life. Further investigations are necessary to uncover the mechanisms of this so far unknown phenomenon.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle