Predictors and Functional Outcomes Associated With Longitudinal Trajectories of Anxiety and Depression from 2 to ≥36 Months After Moderate to Severe Traumatic Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated longitudinal trajectories of anxiety and depressive symptoms following moderate-severe traumatic brain injury (TBI), predictors of the trajectories, and associations with 1-year return to productivity. One hundred forty-eight patients with moderate-severe TBI were assessed at 2, 5, 12, and ≥36 months post-injury on the Beck Anxiety Inventory and the Beck Depression Inventory. Clinical interviews obtained information about demographics, injury characteristics, and 1-year return to productivity. Latent growth mixture modeling identified trajectories of anxiety and depression across time. The three-step method identified predictors of trajectories, and χ 2 analyses determined associations between trajectories and 1-year return to productivity. Analyses revealed that four-class models of anxiety and depression best fit the data. Most individuals had stable minimal (67%) or low (18%) levels of anxiety over time. Two other subsets of individuals were classified by anxiety that worsened rapidly (7%) or improved in the 1st year but worsened by 3 years post-injury (9%). Similarly for the depression trajectories, most individuals had stable minimal (70%) or low (10%) levels of depression over time. Others had depression that worsened rapidly (12%) or was delayed, with onset 1-year post-injury (8%). Predictors of worsening anxiety and depression included younger age, less education, and male gender. Those with worsening anxiety or depression were less likely to return to productivity by 1-year post-injury. There is a significant burden of anxiety (15%) and depression (20%) in the 3 years after moderate-severe TBI. Future research targeting at-risk patients may help to improve quality of life and functional recovery.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».