Is Self‐Report of Attachment Patterns in Young People Stable From Three to Nine Months After a Concussion?
Notice bibliographique
Résumé
Insecure adult attachment patterns have recently been associated with an increased risk of developing persistent post-concussion symptoms (PCS) and poorer treatment outcomes, highlighting the potential of attachment-informed treatment protocols for persistent PCS. A key requirement for such approaches is that attachment patterns remain relatively stable during the post-injury illness course, allowing them to serve as reliable indicators for guiding initial care and treatment planning. This study aimed to assess the stability of self-reported attachment anxiety and attachment avoidance in individuals aged 15-30 years, from three (T1) to nine (T2) months after a concussion, corresponding to the period when treatment for PCS typically becomes relevant. This study is a methodological follow-up of a larger clinical cohort study comprising 3080 individuals aged 15-30 years who were diagnosed with a concussion. Attachment dimensions were measured using the Experiences in Close Relationships-Relationship Structures Questionnaire at three (T1) and nine (T2) months post-injury. Both mean-level and individual changes were examined, taking relevant covariates such as sex, age, level of PCS, post-traumatic stress disorder symptoms, and social support into account. At T1, 958 respondents were included (39%), with 416 also responding at T2 (43%). Mean-level changes were minimal (attachment anxiety: β = -0.07 (95% confidence interval [CI]: -0.22; 0.08)), attachment avoidance: β = 0.00 (95% CI: -0.11; 0.11). Larger individual changes that could not be explained by measurement error were observed in 12% of participants. No association was found with any of the covariates. Self-reported attachment patterns appear to remain stable in most young people with a concussion from 3 to 9 months post-injury. The findings strengthen confidence in conducting research to investigate whether attachment-informed treatment approaches can improve healthcare for these patients.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».