Anxiety and Depression in Pediatric-Onset Traumatic Spinal Cord Injury: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and aim Traumatic spinal cord injury (TSCI) is a debilitating neurological condition with significant long-term consequences on the mental health and wellbeing of affected individuals. We aimed to investigate anxiety and depression in individuals with pediatric-onset TSCI. Methods PubMed, Scopus, and Web of Science databases were searched from inception to December 20th, 2022 following the PRISMA guidelines and studies were included according to the eligibility criteria. Results 1,013 articles were screened, and 18 studies with 4,234 individuals were included in the final review. 1,613 individuals (38.1%) had paraplegia, whereas 1658 (39.2%) had tetraplegia. 1,831 participants (43.2%) had complete TSCI, whereas 1024 (24.2%) had incomplete TSCI. The most common etiology of TSCI with 1,545 people (36.5%) was motor vehicle accidents. The youngest mean age at the time of injury was 5.92 ± 4.92 years, whereas the oldest was 14.6 ± 2.8 years. Patient Health Questionnaire-9 was the most common psychological assessment used in 9 studies (50.0%). Various risk factors, including pain in 4 studies (22.2%), reduced sleep quality, reduced functional independence, illicit drug use, incomplete injury, hospitalization, reduced quality of life, and duration of injury in 2 (11.1%) studies, each, were associated with elevated anxiety and depression. Conclusions Different biopsychosocial risk factors contribute to elevated rates of anxiety and depression among individuals with pediatric-onset TSCI. Individuals at risk of developing anxiety and depression should be identified, and targeted support should be provided. Future large-scale studies with long-term follow-up are required to validate and extend these findings.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».