IQ After Pediatric Concussion
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study investigated IQ scores in pediatric concussion (ie, mild traumatic brain injury) versus orthopedic injury. METHODS: Children (N = 866; aged 8-16.99 years) were recruited for 2 prospective cohort studies from emergency departments at children's hospitals (2 sites in the United States and 5 in Canada) ≤48 hours after sustaining a concussion or orthopedic injury. They completed IQ and performance validity testing postacutely (3-18 days postinjury; United States) or 3 months postinjury (Canada). Group differences in IQ scores were examined using 3 complementary statistical approaches (linear modeling, Bayesian, and multigroup factor analysis) in children performing above cutoffs on validity testing. RESULTS: Linear models showed small group differences in full-scale IQ (d [95% confidence interval] = 0.13 [0.00-0.26]) and matrix reasoning (0.16 [0.03-0.30]), but not in vocabulary scores. IQ scores were not related to previous concussion, acute clinical features, injury mechanism, a validated clinical risk score, pre- or postinjury symptom ratings, litigation, or symptomatic status at 1 month postinjury. Bayesian models provided moderate to very strong evidence against group differences in IQ scores (Bayes factor 0.02-0.23). Multigroup factor analysis further demonstrated strict measurement invariance, indicating group equivalence in factor structure of the IQ test and latent variable means. CONCLUSIONS: Across multisite, prospective study cohorts, 3 complementary statistical models provided no evidence of clinically meaningful differences in IQ scores after pediatric concussion. Instead, overall results provided strong evidence against reduced intelligence in the first few weeks to months after pediatric concussion.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».