Extended tests for evaluating post-traumatic brain injury deficits in resource-limited settings: methods and pilot study data
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Traumatic brain injury (TBI) is one of the leading causes of all injury-related deaths and disabilities in the world, especially in low to middle-income countries (LMICs) which also suffer from lower levels of funding for all levels of the health care system for patients suffering from TBI. These patients do not generally get comprehensive diagnostic workup, monitoring, or treatment, and return to work too quickly, often with undiagnosed post-traumatic deficits which in turn can lead to subsequent incidents of physical harm. Methods: Here, we share methods and results from our research project to establish innovative, simple, and scientifically based practices that dramatically leverage technology and validated testing strategies to identify post-TBI deficits quickly and accurately, to circumvent economic realities on the ground in LMICs. We utilized paper tests such as the Montreal cognitive assessment (MoCA), line-bisection, and Bell's test. Furthermore, we combined modifications of neuroscience computer tasks to aid in assessing peripheral vision, memory, and analytical accuracies. Data from seventy-one subjects (51 patients and 20 controls, 15 females and 56 males) from 4 hospitals in Ethiopia are presented. The traumatic brain injury group consists of 17 mild, 28 moderate, and 8 severe patients (based on the initial Glasgow Comma Score). Controls are age and education-matched subjects (no known history of TBI, brain lesions, or spatial neglect symptoms). Results: We found these neurophysiological methods can: 1) be implemented in LMICs and 2) test impairments caused by TBI, which generally affect brain processing speed, memory, and both executive and cognitive controls. Discussion: The main findings indicate that these examinations can identify several deficits, especially the MoCA test. These tests show great promise to assist in the evaluation of TBI patients and support the establishment of dedicated rehabilitation centers. Our next steps will be expansion of the cohort size and application of the tests to other settings.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».