Prognostic models for depression and post-traumatic stress disorder symptoms following traumatic brain injury: a CENTER-TBI study
Notice bibliographique
Résumé
Background Traumatic brain injury (TBI) is associated with an increased risk of major depressive disorder (MDD) and post-traumatic stress disorder (PTSD). We aimed to identify predictors and develop models for the prediction of depression and PTSD symptoms at 6 months post-TBI. Methods We analysed data from the Collaborative European NeuroTrauma Effectiveness Research in Traumatic Brain Injury study. We used linear regression to model the relationship between predictors and depression (Patient Health Questionnaire-9) and PTSD symptoms (PTSD Checklist for Diagnostic and Statistical Manual for Mental Health Disorders Fifth Edition). Predictors were selected based on Akaike’s Information Criterion. Additionally, we fitted logistic models for the endpoints ‘probable MDD’ and ‘probable PTSD’. We also examined the incremental prognostic value of 2–3 weeks of symptoms. Results We included 2163 adults (76% Glasgow Coma Scale=13–15). Depending on the scoring criteria, 7–18% screened positive for probable MDD and about 10% for probable PTSD. For both outcomes, the selected models included psychiatric history, employment status, sex, injury cause, alcohol intoxication and total injury severity; and for depression symptoms also preinjury health and education. The performance of the models was modest (proportion of explained variance=R 2 8% and 7% for depression and PTSD, respectively). Symptoms assessed at 2–3 weeks had a large incremental prognostic value (delta R 2 =0.25, 95% CI 0.24 to 0.26 for depression symptoms; delta R 2 =0.30, 95% CI 0.29 to 0.31 for PTSD). Conclusion Preinjury characteristics, such as psychiatric history and unemployment, and injury characteristics, such as violent injury cause, can increase the risk of mental health problems after TBI. The identification of patients at risk should be guided by early screening of mental health.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».