Do preinjury life events moderate the outcomes of mild traumatic brain injuries in children? An A-CAP Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine preinjury life events as moderators of postconcussive symptoms (PCS) and quality of life (QoL) in children with pediatric mild traumatic brain injury (mTBI) versus orthopedic injury (OI). METHODS: Participants were 633 children with mTBI and 334 with OI, ages 8-16.99, recruited from 5 pediatric emergency departments and followed for 6 months postinjury as part of a prospective cohort study. Preinjury life events were measured retrospectively using the Child and Adolescent Survey of Experiences, PCS using the Health and Behavior Inventory (HBI) and Post-Concussion Symptom Interview (PCS-I), and QoL using the Pediatric Quality of Life Inventory (PedsQL). Analyses involved longitudinal regression using restricted cubic splines, with group, positive and negative life events, and time as primary predictors. Covariates included age, sex, race, socioeconomic status, preinjury history (i.e., headache, migraine, previous concussion), and parent-rated retrospective PCS-I, HBI, and PedsQL scores. RESULTS: PCS and QoL were worse after mTBI than OI, but group differences declined with time (all p < .001). Group differences in PCS were larger at higher levels of positive life events, which predicted lower PCS (p= .03 to p < .001) and higher QoL (p = .048) after OI but not after mTBI. Negative life events predicted worse PCS and QoL in both groups (p = .002 to p < .001). CONCLUSIONS: Preinjury positive life events moderate outcomes after pediatric injury, with a protective effect seen in OI but not in mTBI. Negative life events are consistently associated with worse outcomes regardless of injury type.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».