Updated Canadian Clinical Practice Guideline for the Rehabilitation of Adults With Moderate to Severe Traumatic Brain Injury: Behavioral Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Behavioral changes following moderate to severe traumatic brain injury (MSTBI) are common and can include agitation or aggression, reduced arousal or apathy, and inappropriate sexual behavior. These changes can negatively affect recovery, function, and quality of life. Pharmacological and nonpharmacological interventions are often used to address these challenges; however, there is limited evidence regarding the effectiveness of these treatments. This article will summarize the updated recommendations for the assessment and management of behavioral changes in adults after MSTBI. DESIGN: A systematic search was conducted by the evidence-based review of moderate to severe acquired brain injury to identify new and relevant articles. Expert panels reviewed and discussed the new and existing evidence, evaluated its quality, and added, removed, or modified recommendations and tools as needed. A consensus process was followed to achieve agreement on recommendations. RESULTS: The 2023 Canadian Clinical Practice Guideline for the Rehabilitation of Adults with Moderate to Severe Traumatic Brain Injury (CAN-TBI 2023) includes 21 recommendations regarding best practices for the assessment and management of behavioral disorders post-MSTBI. Fifteen recommendations remained unchanged, and 6 recommendations were updated. Eight recommendations are based on level B evidence and 13 on level C evidence. There are no recommendations based on level A evidence. The guideline also includes a step-by-step algorithm for clinicians to follow outlining an approach to the assessment and management of agitation and aggression. CONCLUSION: CAN-TBI 2023 will assist clinicians in the assessment and safe and effective management of behavioral changes post-MSTBI. The guideline is informed by a growing scientific database although there is a need for additional high-quality research to better guide the assessment and management of this complex patient population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».