Traumatic Brain Injury History Among Individuals Using Mental Health and Addictions Services: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Traumatic brain injury (TBI) has been increasingly linked in population research to psychiatric problems as well as substance use and related harms, suggesting that individuals with TBI may also present more frequently to mental health and addictions (MHA) services. Little is known, however, about TBI history among MHA service users. The objectives of this review were to understand (i) the prevalence of TBI history among MHA service users; (ii) how TBI history is identified in MHA service settings; and (iii) predictors or outcomes of TBI that have been reported in MHA service users. METHODS: A scoping review was conducted in accordance with PRISMA Scoping Review Extension guidelines. A search for relevant literature was conducted in MEDLINE, PsycINFO, SPORTDiscus, CINAHL, and Embase as well as various gray literature sources. RESULTS: Twenty-eight relevant studies were identified. TBI was defined and operationalized heterogeneously between studies, and TBI history prevalence rates ranged considerably among the study samples. The included studies used varied methods to identify TBI history in MHA settings, such as clinical chart audits, single-item questions, or structured questionnaires (eg, Brain Injury Screening Questionnaire or Ohio State University TBI Identification Method). TBI history was most consistently associated with indicators of more severe substance use problems and mental health symptoms as well as increased aggression or risk to others. Studies reported less consistent findings regarding the relationship of TBI to physical health, cognitive impairment, functioning, risk to self, and type of psychiatric diagnosis. CONCLUSION: Screening for TBI history in MHA settings may contribute important information for risk assessment and care planning. However, to be clinically useful, assessment of TBI history will require consistent operationalization of TBI as well as use of validated screening methods.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».