Neuropsychological Correlates and Frequency of Tinnitus in Patients Injured in Motor Vehicle Accidents
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is a lack of data on the frequency and neuropsychological correlates of tinnitus in distinct clinical populations such as persons injured in high impact motor vehicle accidents (MVAs). Method: Tinnitus severity and frequency were analyzed statistically in de-identified data of 106 post-MVA patients (mean age=39.5, SD=13.1; 31 males and 75 females). Correlations of tinnitus to the patients’ scores on the Rivermead Post-Concussion Symptoms Questionnaire, Subjective Neuropsychological Symptoms Scale (SNPSS), Brief Pain Inventory, Insomnia Severity Index, PTSD measure (PCL-5), and to ratings of depression, anger, and anxiety on the Whiplash Disability Questionnaire were evaluated. The patients were interviewed an average of 53.6weeks (SD=39.9) after their MVA; all continued to suffer from post-MVA symptoms requiring therapy. Results: Tinnitus was reported by 70 of the 106 post-MVA patients (66%). Slightly less than a half of the 70 rated their tinnitus as “frequent” or “persistent” and slightly more than a half as “occasional.” With respect to Rivermead and SNPSS items, the severity and frequency of tinnitus correlated significantly (at p<.01, 2-tailed) with oversensitivity to light, restlessness, word finding difficulty, hand tremor, stutter, and instances of reduced muscular control over hand or arm (rs ranging from .28 to .37). Tinnitus severity correlated also with tingling in the limbs (r=.31), and with impaired balance (r=.28). Tinnitus frequency correlated also with difficulty articulating words (r=.28). Tinnitus also significantly correlated with ratings of pain and of insomnia (rs ranging from .26 to .32), but not with variables such as PTSD, depression, or anxiety. Discussion and Conclusions: Tinnitus is correlated with some aspects of whiplash trauma and the post-concussion syndrome. However, the size of these relationships is rather weak.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».