Quantifying Post-Accident Neurological Symptoms Other than Concussion
Notice bibliographique
Résumé
Introduction:The Rivermead scale is used frequently to assess the post-concussion syndrome in patients after car accidents, but these patients also experience other post-accident neurological symptoms, other than concussion.This article presents a new scale to measure these symptoms and examines its clinical correlates.Materials and Methods: 89 patients applying for compensation with their car insurer after an MVA were interviewed (mean age 42.0, SD=14.0,34 males, 55 females) via the Rivermead Post-Concussion Symptoms Questionnaire, Brief Pain Inventory, Insomnia Severity Index, and the scale for retrospective assessment of the Immediate Concussion Symptoms (ICS).They were also administered the first version of the scale listing chronic post-MVA neurological symptoms (PMNS) which consists of items dealing with hand tremor, impaired muscular control over limbs, tingling, numbness, or reduced feeling in the limbs, and incontinence. Results:The most frequently reported symptoms on the PMNS scale were numbness in the limbs (67.4%), tingling in the limbs (67.4% of the patients), impaired muscular control over leg (44.9%), hand tremor (42.7%), and impaired muscular control over arm or hand (40.4%).The PMNS scale (mean 10.4,SD=7.1, Cronbach's alpha=.82)significantly correlated with Rivermead score (r=.47), with measures of accident related pain (r=.39), insomnia (r=.36), number of previous car accidents (r=.28), the syndrome of word finding difficulty (r=.22), with the accident related PTSD (r=.33), and with depressive mood (r=.40), anger (r=.29), and anxiety (r=.27), but not with age and gender (p>.05).The Cronbach coefficient of internal consistency of the PMNS was satisfactory (.82). Conclusions:The post-accident neurological symptoms (as represented by PMNS scale scores) correlate with the Rivermead, pain, impaired sleep and mood.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».