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Enregistrement W4400737157 · doi:10.1080/02699052.2024.2373919

Pre-injury psychiatric history, subacute symptoms and personality traits predict social reintegration at 3-month post-mild traumatic brain injury

2024· article· en· W4400737157 sur OpenAlexaff
Catherine Gagnon, Laurence Trépanier, Stéphany Denault, Maude Laguë-Beauvais, Rajeet Singh Saluja, Jennifer Massad, Michel Abouassaly, Élaine de Guise

Notice bibliographique

RevueBrain Injury · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health CentreUniversité de MontréalCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraumatic brain injuryPsychologyPsychiatryClinical psychologyPersonalityBig Five personality traitsPersonality changesMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The purpose of the study was to identify whether the presence of a pre-injury psychiatric history, subacute post-concussive symptoms (PCS) and personality traits were predictive of less favorable social reintegration for 3 months following a mild traumatic brain injury (mTBI).Method A total of 76 patients with mTBI were included, and the presence of a pre-injury psychiatric history was identified from the medical chart. One-month post-accident, these patients completed the Millon Multiaxial Clinical Inventory, 3rd Edition assessing personality traits and the Rivermead Post-Concussion Symptoms Questionnaire to measure subacute PCS. Social reintegration was measured using the Mayo-Portland Adaptability Inventory, 4th Edition at 3-month post-accident.Results The presence of pre-injury psychiatric history, high levels of subacute PCS and Cluster B personality traits such as histrionic and borderline features were significant predictors of social reintegration quality at 3-month post injury.Conclusion This study provides new insights on cluster B personality traits and its influence on recovery and social reintegration at 3-month post mTBI.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,680
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,297 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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