7.3 Injury setting as a moderator of post-concussive symptom trajectories following pediatric concussion
Notice bibliographique
Résumé
Objective To determine whether differences in post-concussive symptoms (PCS) between children with concussion or orthopedic injuries (OI) are moderated by injury setting (i.e., sport-related versus non-sport-related). Design/Setting/Participants Prospective cohort study including children ages 8–16 with concussion (n=529; sport-related=81.9%) or OI (n=264; sport-related=82.3%) recruited in Emergency Departments at five hospitals across Canada. Assessment PCS were measured using the Health and Behaviour Inventory, a reliable and validated rating scale, at 2 weeks, 3 months, and 6 months post-injury. Outcomes Linear mixed model analyses examined group (concussion vs. OI), injury setting, and time post-injury as predictors of cognitive and somatic PCS. Main Results Mixed models revealed a significant group by setting by time interaction for cognitive (p =.032), but not somatic symptoms (p =.710). Cognitive symptoms were significantly worse in the concussion group compared to the OI group at 2 weeks post-injury for both sport-related (p < .001, d =.090) and non-sport-related settings (p < .001, d =.495), and for non-sport-related settings at both 3 (p =.020, d =.188) and 6 months (p =.004, d =.236) post-injury, but not for sport-related settings at 3 (p =.138, d =.106) or 6 months (p =.824, d =.018) post-injury. Group differences in cognitive PCS declined over time for both settings, but less rapidly for non-sport-related settings. Conclusions Cognitive PCS appear to be more pronounced and longer lasting when concussions are sustained in non-sport-related settings compared to sport-related settings. This moderating effect was not seen for somatic PCS, suggesting that trajectories of somatic and cognitive PCS are related to different predictors.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,007 | 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 ».