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Enregistrement W4414528107 · doi:10.1080/02699052.2025.2565640

Comparative predictive validity of a psychological risk screening tool in adults after mild traumatic brain injury

2025· article· en· W4414528107 sur OpenAlexaff
Deborah L. Snell, Ana Mikolić, Josh W. Faulkner, Alice Theadom, Noah D. Silverberg

Notice bibliographique

RevueBrain Injury · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesHealth Research Council of New Zealand
Mots-clésTraumatic brain injuryPredictive validityPredictive valueReferralInjury preventionPredictive value of testsPoison controlPsychological interventionRisk assessment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To determine the comparative predictive validity of the Subgroups for Targeted Treatment modified for concussion (STarT-C) with full-length psychological measures (legacy questionnaires) in adults, six months after mild traumatic brain injury (mTBI).Materials and Methods Participants (n = 107) were recruited from outpatient concussion services in New Zealand and assessed on average 6 weeks (Time 1) and 6 months after mTBI (Time 2). The primary outcome was post-concussion symptoms at Time 2 measured with the Rivermead Post-concussion Symptoms Questionnaire (RPQ). Comparative predictive validity was determined by comparing the STarT-C at Time 1 with full-length legacy questionnaires that measured STarT-C constructs (distress, depression, fear avoidance, recovery expectations, catastrophizing) at Time 1.Results The STarT-C total score and psychosocial sub-score showed significant correlations with all psychological legacy questionnaires at Time 1 (r = ~0.3 to ~ 0.7). The STarT-C showed similar additional predictive value on symptoms at Time 2, as all legacy psychological questionnaires together (delta R2 = 8% vs. delta R2 = 8%).Conclusions The STarT-C showed comparable prognostic value for post-concussion symptom outcomes with a battery of psychological questionnaires. Further research should consider if stratified risk using STarT-C high, medium, and low sub-categories improves targeted treatment referral decision making by clinicians and mTBI outcomes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,335
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,135
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,291 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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