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Enregistrement W4413055416 · doi:10.1177/08977151251365530

Symptom Trajectories and Their Biopsychosocial Correlates in Pediatric Concussion: An A-CAP Study

2025· article· en· W4413055416 sur OpenAlexaffabout
Keith Owen Yeates, Ken Tang, Cherri Zhang, Miriam H. Beauchamp, William Craig, Quynh Doan, Stephen B. Freedman, Jocelyn Gravel, Ashley L. Ware, Roger Zemek

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurotrauma · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensStollery Children's HospitalBC Children's HospitalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineAlberta Children's HospitalUniversity of AlbertaChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiopsychosocial modelConcussionMedicinePhysical medicine and rehabilitationPoison controlPsychologyTraumatic brain injuryInjury preventionClinical psychologyPsychiatryMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study sought to identify trajectories of symptom status in children and adolescents with concussion across the first 6 months post-injury and to examine their biopsychosocial correlates. The study used data collected as part of a prospective, longitudinal cohort study, Advancing Concussion Assessment in Pediatrics (A-CAP), conducted from 2016 to 2019, which recruited 967 English- or French-speaking children 8.0 to <17 years old with either a concussion ( N = 633) or mild orthopedic injury (OI; N = 334) from five pediatric emergency departments (EDs) in Canada. Participants rated post-injury symptoms weekly from 1 week to 3 months and biweekly from 3 to 6 months post-injury. The ratings of children with concussion were classified as symptomatic/asymptomatic relative to retrospective pre-injury symptom ratings using reliable change equations derived from the OI group. A set of 26 biopsychosocial variables, assessed in the ED or at a 1-week visit, was derived from core measures collected in the A-CAP study. They were grouped a priori into clusters of five to seven variables representing four domains (i.e., social determinants of health [SDoH], neurobiological, child psychosocial, and parent/family psychosocial). Symptom trajectories were examined using latent class growth analysis (LCGA). Multinomial logistic regression tested the independent and joint ability of the variables in the four domains to discriminate trajectories. Multiple imputation with chained equations was completed prior to multivariable analyses. Analyses included children with concussion with ≥1 post-injury symptom rating ( N = 553; age m = 12.4 years, standard deviation = 2.5; 40.3% female). Based on multiple statistical criteria, as well as parsimony and interpretability, LCGA identified four distinct symptom trajectories: rapid recovery ( n = 301, 54%); typical recovery ( n = 106, 19%); slow recovery ( n = 73, 13%); and chronically symptomatic ( n = 73, 13%). Variables in the SDoH, neurobiological, and child psychosocial domains independently discriminated the trajectories (polytomous discrimination index [PDI] = 0.39–0.44). When combined, significant variables from those three domains showed the best overall discrimination (PDI = 0.49). The findings indicate that children with concussion display distinct symptom trajectories that differ on SDoH, neurobiological, and psychosocial variables, confirming that a biopsychosocial model is critical to understanding pediatric concussion recovery and guiding its management. The findings may inform clinical prognosis and suggest potential targets for clinical trials, including post-acute pain and loneliness, to reduce persisting symptoms after concussion.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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