Association Between Preinjury Symptoms and Postconcussion Symptoms at 4 Weeks in Youth
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate whether preinjury physical, emotional, cognitive, and sleep symptoms on the Post-Concussion Symptoms Inventory (PCSI) are associated with persistent postconcussion symptoms (PPCS) at 4 weeks and whether any associations are moderated by sex or age. STUDY SETTING AND PARTICIPANTS: A total of 3063 participants with acute concussion, presenting to 9 Canadian pediatric emergency departments, were enrolled from August 2013 to June 2015. DESIGN: A planned secondary analysis of a prospective, multicenter cohort study (Predicting Persistent Post-concussive Problems in Pediatrics or 5P). Primary outcome was PPCS at 4 weeks, defined as 3 or more new or worsening individual symptoms compared with the preinjury score at 28 days on the PCSI. The association between preinjury scores and PPCS was analyzed with a multivariable logistic regression analysis that included preinjury, sex, age, sex × preinjury, and age × preinjury interactions as predictors. Missing baseline covariates were imputed. RESULTS: A total of 2123 (n = 844 [39.8%] girls; median [IQR] age = 12.9 [10.7, 15.0] participants were included in the analysis. Preinjury physical symptom score was associated with PPCS at 4 weeks (χ2 = 13.87, df = 6, P = .031). The preinjury emotional score also contributed to the variability in PPCS (χ2 = 11.79, df = 6, P = .067). While girls reported higher preinjury physical, emotional, and cognitive scores than boys, neither sex nor age interacted with preinjury to predict PPCS at 4 weeks. Independent of age and sex, preinjury physical symptoms were associated with PPCS at 4 weeks (OR = 1.40; 95% CI, 1.15-1.70). CONCLUSION: Preinjury physical symptoms are associated with the probability of having PPCS at 4 weeks postconcussion independent of age and sex. Providers should consider preinjury symptoms to inform prognosis and recovery management.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».