Concussion Classification in a Multicenter Patient Cohort: The Updated ACRM Diagnostic Criteria and Concordance With Physician Impression of Injury
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The American Congress of Rehabilitation Medicine (ACRM) substantially revised its diagnostic criteria for mild traumatic brain injury (mTBI) in 2023, encompassing acute symptoms and positive clinical and laboratory examinations, in addition to immediate signs of injury. This study aimed to apply these criteria to a large, diverse cohort and compare the diagnostic determination to physician impression of injury. SETTING: A network of 3 concussion specialty clinics in Ontario, Canada. PARTICIPANTS: A total of 1447 patients (61.0% female; median age = 26 years [IQR: 15-42 years, range: 3-87 years]; days post-injury (median: 23 IQR: [13-47, 0-349]) completed initial evaluations between June 28, 2024 and June 18, 2025. DESIGN: Prospective observational study. MAIN MEASURES: Occurrence rates were calculated, and binary/ordinal logistic regressions were applied to determine if individual criterion endorsement or diagnostic outcome ("Definite," "Suspected," and "No mTBI") was associated with age, sex, symptoms at clinical presentation, or days post-injury. Additionally, concordance with physician impression was assessed similarly. RESULTS: Criteria for signs, symptoms, and clinical examinations were all more likely to be endorsed with increasing symptom severity at presentation, as was an ACRM diagnostic outcome of definite mTBI. Shorter time post-injury was associated with positive clinical/laboratory examinations and the presence of confounding factors, in addition to a definite diagnostic outcome. A total of 18.4% of cases were classified less definitively as mTBI by physician impression than by the updated ACRM diagnosis, with physicians tending toward underdiagnosis, particularly in patients reporting lower current symptom severity. CONCLUSION: Use of the ACRM criteria clinically to determine if an injury qualifies as mTBI may be less susceptible to bias from ongoing symptom reporting than the physician impression of the injury.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».