Social Support Buffers Against Cognitive Decline in Single Mild Traumatic Brain Injury With Loss of Consciousness: Results From the Canadian Longitudinal Study on Aging
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We investigated rates of cognitive decline at 3-year follow-up from initial examination in people reporting mild traumatic brain injury (mTBI) with loss of consciousness (LOC) more than a year prior to initial examination. We examined the role of social support as predictor of preserved cognitive function in this sample. METHOD: Analyses were conducted on 440 participants who had self-reported LOC of <1 min, 350 with LOC of 1-20 min, and 10,712 healthy controls, taken from the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA), a nationwide study on health and aging. RESULTS: People who reported at baseline that they had experienced mTBI with LOC of 1-20 min more than a year prior were 60% more likely to have experienced global cognitive decline than controls at three-year follow-up. Cognitive decline was most apparent on measures of executive functioning. Logistic regression identified increased social support as predictors of relatively preserved cognitive function. DISCUSSION: mTBI with longer time spent unconscious (i.e., LOC 1-20 min) is associated with greater cognitive decline years after the head injury. Perceived social support, particularly emotional support, may help buffer against this cognitive decline.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».