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Enregistrement W4411037132 · doi:10.1089/neu.2024.0569

Toward More Holistic Early Traumatic Brain Injury Evaluation and Care: Recommendations from the 2024 National Institute of Neurological Disorders and Stroke Traumatic Brain Injury Classification and Nomenclature Initiative Psychosocial and Environmental Modifiers Working Group

2025· review· en· W4411037132 sur OpenAlexaff
Lindsay D. Nelson, Lindsay Wilson, Jennifer S. Albrecht, David B. Arciniegas, Ernest J. Barthélemy, Sarah N. Fontaine, Raquel C. Gardner, Shannon B. Juengst, Monique R. Pappadis, Jennie Ponsford, Danny G. Thomas, Keith Owen Yeates, Kristin Dams-O’Connor, Geoffrey T. Manley, Andrew I.R. Maas, Michael McCrea, Hibah O. Awwad, Adele Doperalski, Nsini Umoh

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurotrauma · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraumatic brain injuryPsychosocialMedicineStroke (engine)PsychiatryPsychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biopsychosocial and environmental factors play a major role in acute clinical presentation, recovery, and outcome of traumatic brain injury (TBI). As part of the 2024 National Institute of Neurological Disorders and Stroke (NINDS) TBI Classification and Nomenclature Initiative, the Psychosocial and Environmental Modifiers (PEM) Working Group was assembled to perform a narrative review and summary of expert opinions regarding how non-TBI factors influence the presenting features and outcomes of TBI and to make recommendations for incorporating these Modifiers into clinical care and research. With input from working group members and other interested parties, we summarize the membership, methods, and outcomes of the PEM Working Group activities. Modifiers were considered with the NINDS Social Determinants of Health Framework in mind and fall under three broad headings: individual-level variables (e.g., demographics, preinjury health, culture), injury-related variables (e.g., cause and context of injury, second insults), and community-/societal-level factors (e.g., family/community support, socioeconomic position, structural racism). Recommendations include steps to increase awareness of Modifiers in health care encounters, identify Modifier-related disparities in TBI-related care and outcomes, better understand the mechanisms by which Modifiers influence TBI-related clinical presentation and outcomes, and intervene to improve the health and well-being of persons exposed to TBI. These recommendations are intended to be a starting point that will evolve as knowledge grows and additional input is incorporated.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,116
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,140
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,611

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1160,140
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,007
Bibliométrie0,0090,005
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0100,018
Science ouverte0,0090,013
Intégrité de la recherche0,0140,022
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,006

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.

Tête enseignante Opus0,327
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,125 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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