MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4393535837 · doi:10.1089/jicm.2023.0516

A Cross-Sectional Investigation of Trait Mindfulness, Concussion Symptom Severity, and Quality of Life in Adults with Persisting Symptoms Postconcussion

2024· article· en· W4393535837 sur OpenAlexaff
Molly Cairncross, Andrée‐Anne Ledoux, Jonathan Greenberg, Noah D. Silverberg

Notice bibliographique

RevueJournal of Integrative and Complementary Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaCarleton UniversityUniversity of OttawaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNational Center for Complementary and Integrative Health
Mots-clésMindfulnessModerationQuality of life (healthcare)Association (psychology)Cross-sectional studyClinical psychologyConcussionPsychologyTraitMedicineInjury preventionPoison controlPsychotherapistMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Individual differences in mindfulness may impact quality of life after concussion. In a cross-sectional analysis, the moderating effect of mindfulness was tested on the association between symptom severity and quality of life in adults with persisting postconcussion symptoms ( N = 85). Mindfulness and symptom severity were independently associated with quality of life; however, mindfulness did not moderate this association. “Nonreactivity” was independently associated with quality of life; however, it was not a significant moderator. Taking a nonreactive stance, or allowing experiences to come and go without effort to change them, may be relevant to quality-of-life outcomes after concussion.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,420

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,305 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Integrative and Complementary MedicineMême sujetTraumatic Brain Injury ResearchTravaux en français237 207