The Australian Traumatic Brain Injury Initiative: Systematic Review and Consensus Process to Determine the Predictive Value of Demographic, Injury Event, and Social Characteristics on Outcomes for People With Moderate-Severe Traumatic Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
The objective of the Australian Traumatic Brain Injury (AUS-TBI) Initiative is to develop a data dictionary to inform data collection and facilitate prediction of outcomes of people who experience moderate-severe TBI in Australia. The aim of this systematic review was to summarize the evidence of the association between demographic, injury event, and social characteristics with outcomes, in people with moderate-severe TBI, to identify potentially predictive indicators. Standardized searches were implemented across bibliographic databases to March 31, 2022. English-language reports, excluding case series, which evaluated the association between demographic, injury event, and social characteristics, and any clinical outcome in at least 10 patients with moderate-severe TBI were included. Abstracts and full text records were independently screened by at least two reviewers in Covidence. A pre-defined algorithm was used to assign a judgement of predictive value to each observed association. The review findings were discussed with an expert panel to determine the feasibility of incorporation of routine measurement into standard care. The search strategy retrieved 16,685 records; 867 full-length records were screened, and 111 studies included. Twenty-two predictors of 32 different outcomes were identified; 7 were classified as high-level (age, sex, ethnicity, employment, insurance, education, and living situation at the time of injury). After discussion with an expert consensus group, 15 were recommended for inclusion in the data dictionary. This review identified numerous predictors capable of enabling early identification of those at risk for poor outcomes and improved personalization of care through inclusion in routine data collection.
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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 | 0,090 | 0,246 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,043 | 0,032 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».