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Enregistrement W36791299 · doi:10.20798/wildlifeforum.17.1_38_2

Missed Emergency Department Diagnosis of Mild Traumatic Brain Injury in Patients with Chronic Pain After Motor Vehicle Collision.

2023· article· en· W36791299 sur OpenAlexaff
義和 關

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMilitary Technology and Strategies
Établissements canadiensUniversity of OttawaCarleton UniversityCanada Auto Workers
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mild traumatic brain injury (mTBI), or concussion, is the most common presentation of TBI in the emergency department (ED), but a diagnosis of mTBI may be missed in patients presenting with other acute injuries after a motor vehicle collision (MVC). OBJECTIVE: To estimate the frequency of missed diagnoses of mTBI in patients seen in the ED after MVC who later developed chronic pain syndromes. STUDY DESIGN: Retrospective cohort study. SETTING: An interventional pain management clinic. METHODS: Data were drawn from information collected during standardized intake assessments completed by 33 patients involved in an MVC referred to a community-based clinic for chronic pain management. The prevalence of missed mTBI and postconcussion syndrome (PCS) were estimated based on the clinical diagnosis, which included reviewing acute care medical records, the Rivermead Post-Concussion Symptoms Questionnaire (RPQ) scores, and patient-reported injury history. RESULTS: There was a high prevalence of presumed mTBI in this sample (69.7%) of patients involved in an MVC, but an acute care diagnosis was made in only 39.1% of cases. Patients diagnosed with mTBI at acute care had significantly lower PCS symptom scores than patients whose diagnosis was missed (P < 0.05). Diagnostic brain imaging (magnetic resonance imaging [MRI] or computed tomography [CT]) was more frequently ordered (P < 0.05) in patients diagnosed with mTBI. Using a modified RPQ developed for use with chronic pain patients, 54.5% of the sample met criteria for PCS. Loss of consciousness, meeting established criteria for mTBI, postinjury headache, and meeting criteria for posttraumatic stress disorder were significantly correlated with the development of PCS. LIMITATIONS: Data may be subject to recall and selection bias. Additional research with a larger study sample is needed to investigate correlations between individual symptoms and the development of PCS following an MVC. CONCLUSION: Patients presenting to the ED following an MVC have a high prevalence of mTBI. Patients whose diagnosis of mTBI is missed end up with significantly more severe postconcussion symptoms. While all patients included in this study were either referred or being treated for chronic pain after an MVC, they all also went on to develop PCS and disability following their accident, suggesting that better screening for mTBI after an MVC might identify those who may require more follow-up or rehabilitation therapy. In particular, those presenting with loss of consciousness, an altered mental state, posttraumatic amnesia, or postinjury headache are at increased risk of PCS.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2023
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