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Enregistrement W3137170867 · doi:10.1089/neur.2020.0047

The Traumatic Brain Injury Model Systems National Database: A Review of Published Research

2021· review· en· W3137170867 sur OpenAlexaff
Samantha Tso, Ashirbani Saha, Michael D. Cusimano

Notice bibliographique

RevueNeurotrauma Reports · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCategorizationDatabaseMedicinePsychologyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Traumatic Brain Injury Model Systems (TBIMS) is the largest longitudinal TBI data set in the world. Our study reviews the works using TBIMS data for analysis in the last 5 years. A search (2015-2020) was conducted across PubMed, EMBASE, and Google Scholar for studies that used the National Institute on Disability, Independent Living and Rehabilitation Research NIDILRR/VA-TBIMS data. Search terms were as follows: ["TBIMS" national database] within PubMed and Google Scholar, and ["TBIMS" AND national AND database] on EMBASE. Data sources, study foci (in terms of data processing and outcomes), study outcomes, and follow-up information usage were collected to categorize the studies included in this review. Variable usage in terms of TBIMS' form-based variable groups and limitations from each study were also noted. Assessment was made on how TBIMS' objectives were met by the studies. Of the 74 articles reviewed, 23 used TBIMS along with other data sets. Fifty-four studies focused on specific outcome measures only, 6 assessed data aspects as a major focus, and 13 explored both. Sample sizes of the included studies ranged from 11 to 15,835. Forty-two of the 60 longitudinal studies assessed follow-up from 1 to 5 years, and 15 studies used 10 to 25 years of the same. Prominent variable groups as outcome measures were "Employment," "FIM," "DRS," "PART-O," "Satisfaction with Life," "PHQ-9," and "GOS-E." Limited numbers of studies were published regarding tobacco consumption, the Brief Test of Adult Cognition by Telephone (BTACT), the Supervision Rating Scale (SRS), general health, and comorbidities as variables of interest. Generalizability was the most significant limitation mentioned by the studies. The TBIMS is a rich resource for large-sample longitudinal analyses of various TBI outcomes. Future efforts should focus on under-utilized variables and improving generalizability by validation of results across large-scale TBI data sets to better understand the heterogeneity of TBI.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,005
Bibliométrie0,0650,065
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 Opus0,217
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,262 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations23
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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