3.13 Responsiveness of the post-concussion symptoms scale to monitor clinical recovery following concussion
Notice bibliographique
Résumé
Objective To evaluate the responsiveness to change and longitudinal validity of the Post-Concussion Symptom Scale (PCSS) in patients with persistent post-concussive symptoms (PCS). Responsiveness of other clinical outcome measures used to monitor clinical recovery was also explored. Design Prospective cohort clinimetric study. Setting Online questionnaires were collected by a blinded evaluator, and interventions were performed at an interdisciplinary rehabilitation concussion clinic. Participants 109 patients with persistent PCS (between 3 and 12 weeks after the injury) were evaluated at baseline and 6 weeks after a rehabilitation program. Interventions (or Assessment of Risk Factors) A 6-week program including individualized symptom-limited aerobic exercise program combined with education. Outcome Measures Questionnaires included PCSS, Neck Disability Index (NDI), Headache Disability Inventory (HDI), Dizziness Handicap Inventory (DHI), and neck pain and headache Numerical Pain Rating Scales (NPRS). Internal responsiveness was evaluated using Effect Size (ES) and Standardized Response Mean (SRM). External responsiveness was determined with the Minimal Clinical Important Difference (MCID). Pearson correlations were used to determine the longitudinal validity. Main Results PCSS is highly responsive (ES and SRM > 1.3) and has a MCID of 26.5/132 for total score and 5.5/22 for number of symptoms. Low to moderate correlations were found between changes in PCSS and changes in NDI, HDI and DHI. NDI, HDI, DHI and NPRS are also highly responsive (ES and SRM > 0.8). Conclusions All questionnaires including the PCSS are highly responsive and can be used with confidence by clinicians and researchers to evaluate change over time in a concussion population with persistent symptoms.
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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 | 0,009 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».