6.7 Predicting persistent symptoms in children (aged 5 to 12 years) with an acute sport-related concussion
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate predictors of prolonged recovery in children with acute sport-related concussion (SRC). Design Planned secondary analysis of a prospective multicenter cohort study (the 5P Study). Setting Nine Canadian pediatric emergency departments. Participants Consecutive children (aged 5–12 years) presenting <48 hours of injury with an acute SRC consistent with Zurich-Consensus diagnostic criteria. Assessment of Risk Factors Standardized assessments included the Post-Concussion Symptom Inventory (PCSI), SCAT3, and ACE. Outcome Measures The primary outcome was symptom change at 2 weeks, defined as the PCSI-C score at 2 weeks postinjury minus the preinjury rating (delta score). A multivariable linear regression incorporating restricted cubic splines to allow for non-linearity was applied. Main Results 675 children [mean age (SD)=10.3 years (1.95); 72.0% male] completed the primary outcome. Of these, 395(58.5%) were injured in AAP classified collision/contact sports, 251(37.2%) in limited contact sports and 29(4.3%) in non-contact sports. The most common sports were hockey 218(32.3%), soccer 125(18.5%) and skiing/snowboarding 46(6.8%). Female sex, older age (≥11 years), dizziness, history of anxiety or depression, and missing >7 school days over the last 6 months significantly predicted PCSI delta score at 2-weeks. By 2-weeks postinjury 320(47.4%) had recovered completely (delta score=0). Conclusions In elementary-school aged children with SRC, females with dizziness, history of anxiety/depression or >1 week of missed school in the last 6 months are likely to have higher symptom burden at 2-weeks. One-half of children with SRC recover completely by 2 weeks.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».