Living in the Shadows: My Personal Perspective With Mental Health After a Concussion
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Concussions are a common injury, with many experiencing mental health related symptoms after injury. Despite the persistence of these symptoms, it is not well detailed the impacts of anxiety and depressive-like symptoms. AIM: This lived experience narrative recounts the authors lived experience with multiple concussion injuries and mental health symptoms. METHODS: The author used a narrative approach to detail the multiple experiences with concussion. The author reflected on these experiences, drawing on their experience as a registered nurse. FINDINGS: The narrative reveals persistent concussion symptoms are multifactorial. It illustrates how the interdisciplinary mental health care team can benefit concussion patients experiencing anxiety and depressive-like symptoms. DISCUSSION: The author reflects on their journey and calls for a shift to a more person-centred approach in concussion care. They also highlight areas for improvement in mental health services. Lastly, future directions for mental health nursing are provided. CONCLUSION: This narrative highlights the anxiety and depressive symptoms experienced after concussion. By incorporating mental health nurses within concussion care, mental health issues can be addressed in a timely and approriate manner.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,020 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,018 |
| 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 ».