Post-Concussion Symptoms Rule: Derivation and Validation of a Clinical Decision Rule for Early Prediction of Persistent Symptoms after a Mild Traumatic Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
Mild traumatic brain injury (mTBI) is a common problem. Depending on diagnostic criteria, 13 to 62% of those patients develop persistent post-concussion symptoms (PPCS). The main objective of this prospective multi-center study is to derive and validate a clinical decision rule (CDR) for the early prediction of PPCS. Patients aged ≥14 years were included if they presented to one of our seven participating emergency departments (EDs) within 24 h of an mTBI. Clinical data were collected in the ED, and symptom evolution was assessed at 7, 30 and 90 days post-injury using the Rivermead Post-Concussion Questionnaire (RPQ). The primary outcome was PPCS at 90 days after mTBI. A predictive model called the Post-Concussion Symptoms Rule (PoCS Rule) was developed using the methodological standards for CDR. Of the 1083 analyzed patients (471 and 612 for the derivation and validation cohorts, respectively), 15.6% had PPCS. The final model included the following factors assessed in the ED: age, sex, history of prior TBI or mental health disorder, headache in ED, cervical sprain and hemorrhage on computed tomography. The 7-day follow-up identified additional risk factors: headaches, sleep disturbance, fatigue, sensitivity to light, and RPQ ≥21. The PoCS Rule had a sensitivity of 91.4% and 89.6%, a specificity of 53.8% and 44.7% and a negative predictive value of 97.2% and 95.8% in the derivation and validation cohorts, respectively. The PoCS Rule will help emergency physicians quickly stratify the risk of PPCS in mTBI patients and better plan post-discharge resources.
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 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 | 0,020 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».