Early Postinjury Screen Time and Concussion Recovery
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine the association between early screen time (7-10 days postinjury) and postconcussion symptom severity in children and adolescents with concussion, as compared to those with orthopedic injury (OI). METHODS: This was a planned secondary analysis of a prospective longitudinal cohort study. Participants were 633 children and adolescents with acute concussion and 334 with OI aged 8 to 16, recruited from 5 Canadian pediatric emergency departments. Postconcussion symptoms were measured using the Health and Behavior Inventory at 7 to 10 days, weekly for 3 months, and biweekly from 3 to 6 months postinjury. Screen time was measured by using the Healthy Lifestyle Behavior Questionnaire. Generalized least squares models were fit for 4 Health and Behavior Inventory outcomes (self- and parent-reported cognitive and somatic symptoms), with predictors including screen time, covariates associated with concussion recovery, and 2 3-way interactions (self- and parent-reported screen time with group and time postinjury). RESULTS: Screen time was a significant but nonlinear moderator of group differences in postconcussion symptom severity for parent-reported somatic (P = .01) and self-reported cognitive symptoms (P = .03). Low and high screen time were both associated with relatively more severe symptoms in the concussion group compared to the OI group during the first 30 days postinjury but not after 30 days. Other risk factors and health behaviors had stronger associations with symptom severity than screen time. CONCLUSIONS: The association of early screen time with postconcussion symptoms is not linear. Recommending moderation in screen time may be the best approach to clinical management.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».