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Enregistrement W3120842994 · doi:10.1515/revneuro-2020-0037

Depression following traumatic brain injury: a comprehensive overview

2020· review· en· W3120842994 sur OpenAlexfundno aff
Marc Fakhoury, Zaynab Shakkour, Firas Kobeissy, Nada Lawand

Notice bibliographique

RevueReviews in the Neurosciences · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTraumatic brain injuryDepression (economics)NeuropsychologyMoodMedicineMood disordersPsychiatryHead injuryNeurologyPsychologyClinical psychologyCognitionAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traumatic brain injury (TBI) represents a major health concern affecting the neuropsychological health; TBI is accompanied by drastic long-term adverse complications that can influence many aspects of the life of affected individuals. A substantial number of studies have shown that mood disorders, particularly depression, are the most frequent complications encountered in individuals with TBI. Post-traumatic depression (P-TD) is present in approximately 30% of individuals with TBI, with the majority of individuals experiencing symptoms of depression during the first year following head injury. To date, the mechanisms of P-TD are far from being fully understood, and effective treatments that completely halt this condition are still lacking. The aim of this review is to outline the current state of knowledge on the prevalence and risk factors of P-TD, to discuss the accompanying brain changes at the anatomical, molecular and functional levels, and to discuss current approaches used for the treatment of P-TD.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,954
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,437
Tête enseignante GPT0,505
Écart entre enseignants0,068 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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