Preliminary efficacy and predictors of response to a remotely-delivered symptom self-management program for persistent symptoms after concussion
Notice bibliographique
Résumé
Background More than a quarter of adults with concussion endure prolonged symptoms of >3 months. We developed the Concussion Education Self-Management program to help people manage persisting symptoms. Here, we assess feasibility, preliminary efficacy, and correlates of response.Methods N = 80 adults participated in the program; ages ranged from 18 to 65 years and time post-injury ranged from 6 months to 18 years. Weekly sessions, delivered remotely and in groups, comprised education and strategies for management of cognitive, emotional, and physical symptoms. Primary outcome: Confidence to self-manage symptoms. Secondary outcomes: Quality of life; mood/anxiety/stress. Predictors of response: Self-reported cognitive, emotional and physical symptoms at intake.Results Pre- to post-program improvements were observed in confidence to self-manage, p < 0.03; quality of life, p < 0.001; depression, p < 0.001; anxiety, p < 0.001; and stress, p < 0.001. Considering confidence to self-manage, those with fewer cognitive and physical symptoms benefitted more (p’s < 0.0005 and p < 0.01, respectively).Discussion This program shows promise for improving self-management of prolonged symptoms. Those with high symptom burden may need extra sessions to benefit. This is a cost-effective and scalable program that can reach people regardless of geographic location or impediments to travel.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».