5P Risk Classification Predicts Performance on Self-reported but Not Objective Clinical Outcomes at 4 Weeks Postconcussion in Children
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine if performance on symptom, cognitive, balance, fatigue, physical activity, and quality of life outcomes at 4 weeks postinjury in children with concussion differs based on acute Predicting and Preventing Postconcussive Problems in Pediatrics (5P) risk classification. DESIGN: Prospective cohort. SETTING: Laboratory. PARTICIPANTS: Sixty-two children (age: 13.27±2.50y; 29 [46.7%] women) with diagnosed concussion. INTERVENTIONS: Not applicable. MAIN OUTCOME MEASURES: Patient demographics and postinjury assessments were completed within 72 hours of concussion and used to classify patients as "high," "moderate," or "low" persistent postconcussion symptoms risk. Children then completed a multimodal assessment battery at 4 weeks postconcussion. Kruskal-Wallis assessments analyzed whether study outcomes differed between 5P risk groups. RESULTS: (2)=7.82, P=.02) outcomes. The low-risk group had fewer symptoms and less fatigue but increased physical activity levels and quality of life compared with the high-risk group. No significant differences in cognitive or balance outcomes were observed (P>.05). CONCLUSIONS: The 5P rule provides clinicians with valuable prognostic information related to persistent postconcussion symptoms and self-reported outcomes 4 weeks postconcussion, but not objective cognitive or balance outcomes. This information may help clinicians prioritize treatment resources to children most at risk of prolonged concussion recovery.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».