P.114 The impact of screening for anxious and depressive symptoms on the outcome of patients with a mild traumatic brain injury
Notice bibliographique
Résumé
Background: An estimated 27-69 million individuals worldwide sustain a mild Traumatic Brain Injury (mTBI) each year, making it an important public health concern. Many victims experience post-injury neuropsychological issues such as anxiety and depression, which are associated with more post-concussive symptoms and worse functional outcomes. We sought to determine a systematic process to document the presence of anxiety and depression symptoms in mTBI patients to prevent negative impacts on their recovery. Methods: We administered the Generalized Anxiety Disorder-7 (GAD-7) and Center for Epidemiologic Studies Depression Scale Revised (CESDR-10) questionnaires, no more than three months after injury, to screen for these symptoms. A retrospective chart review was performed for 328 patients from the Montreal General Hospital mTBI Clinic who either received these questionnaires ( N =143, M age =40.36, SD age =15.557, N female =90, N male =53) or did not ( N =185, M age =41.17, SD age =16.449, N female =114, N male =71). The number of interventions received between groups were compared using ANOVA. Results: Patients who received the questionnaires ( M =1.34, SD =0.978) were referred to significantly more interventions than those who did not ( M =0.90, SD =0.876, p<0.001) and the rate of referral positively correlated with GAD-7 and CESDR-10 scores. Conclusions: Screening for symptoms of anxiety and depression post mTBI helps clinicians refer patients to the appropriate resources, which in turn should improve outcome.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».