Recovery from Mild Traumatic Brain Injury in the Nonathletic Population: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to document the resolution rate of mild Traumatic Brain Injury (mTBI) symptoms at various time points in a nonathletic adult population and identify prognostic factors influencing recovery. Sixteen prospective cohort studies were included, focusing on participants aged 18-65 with acute mTBI, followed for a minimum of 1 month. The recovery criterion was the resolution of symptoms not attributable to pre-existing conditions. Risk of bias was assessed using the Quality in Prognostic Studies tool, with most studies rated as moderate risk, highlighting variability in methodological rigor. Symptom resolution was reported in 49.0% to 69.5% of patients at 1 month, 40.8% to 84.4% at 3 months, 38.3% to 72.2% at 6 months, and 58.1 to 68.3% at 12 months. These findings emphasize the first 6 months as a critical period for evaluating the risk of symptom chronicity. The most commonly reported prognostic factors was baseline symptom severity, including higher intensity of symptoms such as headaches, nausea, and dizziness, as well as elevated scores on validated symptom scales. Psychiatric history, such as pre-existing anxiety or depression, was also a significant predictor of prolonged symptoms. Biomarkers, including NSE and S-100B levels, and reduced blood-derived neurotrophic factors, were associated with poorer recovery at 6 months. Demographic factors, including age, gender, and education level, showed mixed results. While some studies associated female gender, older age, and lower education with poorer recovery, others found no significant correlations. These discrepancies highlight the complexity of mTBI prognosis. Overall, more than half of patients recover within 6 months, but persistent symptoms can have a profound impact on quality of life and functional status. Identifying patients at higher risk of prolonged recovery is crucial for targeted management strategies, emphasizing the importance of individualized, evidence-based care in mTBI populations.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».