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The contribution of social support in predicting the presence of psychopathology following a traumatic brain injury

2017· other· en· W6927233040 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBiblioBoard Library Catalog (Open Research Library) · 2017
Typeother
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSteroid Chemistry and Biochemistry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychopathologySocial supportMental healthAnxietyLogistic regressionTraumatic brain injuryPoison controlAnxiety disorder

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context/Objective: Traumatic brain injury (TBI) is known to be associated with diminished social support. A large body of literature also acknowledges that social support is a protective factor against a number of physical and psychological health problems. The objective of this study was to verify whether social support measured in the first few months following TBI contributes to predict the presence of mental health disorders one to two years post-injury, while controlling for pre-injury psychopathology and sociodemographic variables. Methods: Participants were adults aged 18-65 years having suffered from a mild to severe TBI and who were hospitalized at a Level I trauma centre in Canada. They were evaluated at six time points in the first four years following TBI. The current study included 163 individuals who completed an interview at the fourth assessment (two-year follow-up) (mean age = 41.17 u00b114.7 years; 74% men; 64% mild, 36% moderate/severe TBI). A validated self-report questionnaire assessed perceived social support (modified Medical Outcomes Study Social Support Survey; mMOS-SS) and a structured clinical interview assessed the presence of current and past (including pre-injury) Axis I psychopathology (Structured Clinical Interview for DSM-IV; SCID-IV). Disorders evaluated include major depression, adjustment disorder, anxiety and substance use disorders. A logistic regression analysis was performed to identify whether selected demographic and clinical variables predicted the presence/absence of any mental disorder two years post-injury. Five variables were included in the model: age, sex, TBI severity, pre-injury psychopathology and perceived social support at 4 months post-TBI (mMOS-SS total score). Results: Complete data were available for 138 participants to perform the logistic regression. A comparison of the full to a constant-only model indicated that the model was statistically valid (u03c72 (4, N = 138) = 20.32, p< .001). A moderate fit was observed (pseudo-R2 Nagelkerke = 0.19). According to the Wald criterion, two variables contributed significantly to the prediction of the presence of mental health disorders two years post-injury: mMOS-SS total score at 4 months post-TBI (B = u2212 0.019, p= .041) and the presence of an Axis I disorder before the injury (B = 1.491, p< .001).Conclusion: As previously shown, TBI survivors with pre-accident psychopathology are more vulnerable to presenting mental health disorders later on. Moreover, even when accounting for the effects of pre-injury psychopathology, age, and sex, perceived social support measured at four months post-TBI makes a unique contribution to predict the presence of mental health disorders one to two years after the injury. Since social support may serve as a protective factor against the development of psychopathology, early interventions targeting social interactions (e.g. social cognition, social skills training) to consolidate or preserve social support could help prevent mental health problems in TBI survivors.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,330
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,323 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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