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Enregistrement W4307758928 · doi:10.1080/02699052.2022.2140197

The negative influence of chronic alcohol abuse on acute cognitive recovery after a traumatic brain injury

2022· article· en· W4307758928 sur OpenAlexaff
Sarah-Jade Roy, Camille Livernoche Leduc, Véronique Paradis, Gabrielle Cataford, Marie-Julie Potvin

Notice bibliographique

RevueBrain Injury · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalHôpital du Sacré-Cœur de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraumatic brain injuryMedicineCognitionPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Cognitive recovery after a traumatic brain injury (TBI) may be negatively affected by a prior alcohol use disorder (AUD). This study aims to compare the cognitive recovery of patients who had comorbid TBI and AUD relative to TBI alone and investigate the influence of blood alcohol level (BAL) at hospital admission on this recovery. METHOD: The sample consisted of 42 patients who had sustained a TBI (mild or moderate) and had an AUD diagnosis (TBI+AUD), and 42 patients who had sustained a TBI alone (TBI). The Brief Cognitive Exam in Traumatology (EXACT), designed to evaluate cognitive functions in the acute phase of TBI was administered (± 2 weeks post-injury). RESULTS: After controlling for BAL at admission, the TBI+AUD group had a lower EXACT total score compared to the TBI group. The negative influence of age on the results was more pronounced in the TBI+AUD group. The number of intoxicated patients at admission was also higher in this group, although there was no correlation between BAL at admission and cognitive outcome. CONCLUSION: The presence of an AUD diagnosis seems to exert a greater negative influence on cognitive recovery following a mild/moderate TBI than BAL at admission, especially in older patients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,585
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,314 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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