What predicts persisting social impairment following pediatric traumatic brain injury: contribution of a biopsychosocial approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Psychosocial deficits, such as emotional, behavioral and social problems, reflect the most common and disabling consequences of pediatric traumatic brain injury (TBI). Their causes and recovery likely differ from physical and cognitive skills, due to disruption to developing brain networks and the influence of the child's environment. Despite increasing recognition of post-injury behavioral and social problems, there exists a paucity of research regarding the incidence of social impairment, and factors predicting risk and resilience in the social domain over time since injury. METHODS: = 107) at baseline (pre-injury function), 6 months, 1 and 2-years post-injury. We assessed intellectual ability, attention/executive function, social cognition, social communication and socio-emotional function. Children underwent structural magnetic resonance imaging (MRI) at 2-8 weeks post-injury. Parents rated their child's socio-emotional function and their own mental health, family function and perceived burden. RESULTS: We distinguished five social recovery profiles, characterized by a complex interplay between environment and pre- and post-TBI factors, with injury factors playing a lesser role. Resilience in social competence was linked to intact family and parent function, intact pre-injury adaptive abilities, post-TBI cognition and social participation. Vulnerability in the social domain was related to poor pre- and post-injury adaptive abilities, greater behavioral concerns, and poorer pre- and post-injury parent health and family function. CONCLUSIONS: We identified five distinct social recovery trajectories post-child-TBI, each characterized by a unique biopsychosocial profile, highlighting the importance of comprehensive social assessment and understanding of factors contributing to social impairment, to target resources and interventions to children at highest risk.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».