Scale for retrospective assessment of immediate concussion symptoms
Notice bibliographique
Résumé
The retrospective diagnosis of concussion is often missed by clinicians. We present a brief scale for retrospective assessment of the immediate concussion symptoms (ICS) to facilitate the diagnosis of patients without visible head injury or full loss of consciousness. We administered the scale to 90 survivors of car accidents (mean age 42.0, SD=13.6; 33 males, 57 females) at 2 to 33 months after their accident. Our scale consists of 6 items and these were endorsed by the following % of our respondents: feeling dazed (64.4% of our 90 respondents), stunned (73.3%), confused (70.0%), disoriented (62.2%), dizzy (57.8%), and loss of consciousness (22.2%). The statistical properties of the scale are satisfactory (Cronbach alpha = 0.74). The scale correlates with post-accident insomnia (r=0.28), depression (r=0.29), and also with Rivermead measure of the chronic post-concussion syndrome (r=0.34). The ICS scale could be used as a starting point in longitudinal research with brain imaging procedures to evaluate the stages of recovery from the initial concussion. Attached are the English, Spanish, French, German, Italian, Russian, and Czech versions of our scale.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».