Traumatic brain injury and anger proneness: results from the Atherosclerosis Risk in Communities (ARIC) study
Notice bibliographique
Résumé
Background/objective Associations of traumatic brain injury (TBI) with subsequent increased anger proneness have been studied in younger populations, but less is known about potential bidirectional associations between TBI and anger proneness among older populations. This study aimed to investigate bidirectional associations between anger proneness and TBI among community-dwelling participants in the Atherosclerosis Risk in Communities Study. Methods TBI was defined by self-report and ICD-9/10 codes. Anger proneness was defined using the Spielberger Trait Anger Scale. We performed 3 analyses: cross-sectional associations of prior TBI with anger proneness (Visit 2, 1990–1992, N = 13,694), associations of interval TBI with change in anger proneness (Visit 2, 1990–1992 to Visit 4, 1996–1998, N = 9,022), and prospective associations of baseline anger proneness with incident TBI (Visit 2, 1990–1992 to 12/31/2020, N = 11,713). Adjusted Tobit, linear, and Cox-proportional hazards regression models estimated associations, respectively. Results Overall, participants were a mean age of 57 years at Visit 2, 55% were female, and 24% were Black. In cross-sectional analyses, prior TBI was associated with slightly higher anger proneness (β = 0.35, 95% CI = 0.17, 0.54). In change analyses, interval TBI was not significantly associated with change in anger proneness score over time (β = 0.16, 95% CI = −0.16, 0.48). In prospective analyses, increasing baseline anger proneness was not significantly associated with incident TBI (moderate anger proneness: HR = 1.05, 95% CI = 0.95, 1.15; high anger proneness: HR = 1.15, 95% CI = 0.97, 1.37). Conclusion In conclusion, this study did not find evidence for associations between TBI and anger proneness in this older population. Further research regarding relationships between anger proneness and TBI may not be warranted in older populations.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».