The Role of Blame Attribution in Severity of Prolonged Concussion Recovery
Notice bibliographique
Résumé
Psychological risk factors are associated with prolonged recovery from Concussion. We investigated whether blame attribution is another risk factors for prolonged recovery. 91 new patients presenting with prolonged recovery from Concussion at a Canadian subspecialty concussion clinic were included in the study. Participants were separated into three groups: those attributing external blame for their concussion (n=70), those describing the incident as accidental (n=20), and those attributing internal blame (n=1). Observations included: population variables, subjective percent recovered (SPR), duration of symptoms thus far, and presence of symptoms. Participants were more likely to belong to the external blame group versus the accidental or internal blame groups (p<0.0001). Mean SPR in accidental was 73%, compared to 44% in external (p<0.0001). The following occurred more in external versus accidental (relative risk[95% confidence interval]): PTSD (32.24[2.08-500.12]), depression (3.78[1.56-9.19]), anxiety (3[1.53-5.89]), headache (1.21 [0.97-1.51]), irritability (2.76[1.40-5.44]), and cognitive symptoms (1.77[1.13-2.77]). There were no differences in the distribution of sleep disorders and vestibular symptoms. Mean symptom duration thus far was 10.2 months in accidental and 22.5 months in external (p=0.001). External and accidental groups did not differ in age (p=0.938), number of concussions (p=0.72), sex (p=0.908), or pre-existing mental illness (p=0.735). Patients with prolonged recovery are more likely to externally attribute blame for their initiating concussion, which is associated with a longer, more severe course. This study suggests blame attribution could be used to determine patients at risk of prolonged recovery from concussion.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».