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Enregistrement W6997144924

Traumatic Brain Injury in Older Adults: A Descriptive & Etiologic Analysis

2016· dissertation· en· W6997144924 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge Commons (Lakehead University) · 2016
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLogistic regressionDepression (economics)Incidence (geometry)Traumatic brain injuryConfoundingPoison controlOdds ratioInjury prevention
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A two-part study was undertaken to determine the characteristics and incidence of older adults
\nwho sustained a traumatic brain injury (TBI) while in Ontario home care from 2003 to 2013, and
\nto determine the association between depression and sustaining a TBI. Both parts used data from
\nthe Ontario Association of Community Care Access Center?s database. Data were retrieved for
\nall service users 65 years or older who had home care between 2003 and 2013; these data are
\nbased on the Resident Assessment Instrument-Home Care. The variables used in the analyses
\nincluded: TBI, depression, demographics, neurological conditions and history of falling. For the
\ndescriptive component, comparisons of characteristics were made between service users who did
\nand did not sustain a TBI using odds ratios (OR). The ten-year trend of annual cumulative
\nincidence and standardized incidence rates were assessed using regression. For the etiologic
\ncomponent, incident TBI cases were matched to four controls by age, sex and date of assessment.
\nCrude OR?s were determined for the association between depression and TBI. Multivariable
\nconditional logistic regression was used to adjust for potential confounders and identify effect
\nmodifiers. Multivariable estimates were stratified by history of falling. A total of 554,313 service
\nusers were included, of which 5215 (0.9%) had a TBI and 39,048 (7.0%) had depression.
\nCharacteristics associated with TBI were: male sex (OR: 1.54, 95% CI: 1.45, 1.62), aboriginal
\norigin (OR: 1.98; 95% CI: 1.57, 2.50), increasing age (OR: 1.22, 95% CI: 1.09, 1.35 for 70-74;
\nup to OR: 2.31, 95% CI: 2.05, 2.59 for >90; referent group 65-69), being widowed (OR: 1.59,
\n95% CI: 1.41, 1.80), having a history of one or more falls (OR: 2.31, 95% CI: 2.19, 2.44), the
\nuse of antidepressants (OR: 1.49, 95% CI: 1.40, 1.59) and the presence of depression (OR: 1.57,
\n95% CI: 1.43, 1.71), dementia (OR: 1.65, 95% CI: 1.54, 1.76), hemiplegia (OR: 4.34, 95% CI:
\n3.88, 4.85), multiple sclerosis (OR: 3.19, 95% CI: 2.49, 4.08) and parkinsonism (OR: 1.22, 95% CI: 1.07, 1.38). Incidence was significantly higher than previously reported figures in the general
\npopulation. There was a decrease in the annual cumulative incidence over the ten-year period.
\nFemale standardized rates decreased significantly (p<0.05) in a linear fashion while male and
\noverall decreased in a non-linear fashion. The crude OR for the association between depression
\nand TBI was 1.54 (95% CI: 1.43, 1.64). Stratified analyses indicated that the association was
\nsignificantly different for those with a history of falling (OR: 1.45, 95% CI: 1.22, 1.73) and those
\nwithout a history of falling (OR: 1.19, 95% CI: 0.99, 1.42). Multivariable analysis suggested that
\nthere were three significant effect modifiers for the exposure: history of falling, level of
\neducation and Alzheimer?s. As the level of education increased, the association between
\ndepression and TBI became smaller (OR: 1.88, 95% CI: 1.30, 2.70 for 8th grade or less compared
\nto OR: 1.11, 95% CI: 0.78, 1.65 for graduate degree). Service users with a TBI had greater odds
\nof having a history of falling (OR: 1.45, 95% CI: 1.22, 1.73) and being diagnosed with
\nAlzheimer?s Disease (OR: 1.18, 95% CI: 1.05, 1.32). Longitudinal studies are needed to confirm
\nthis finding, as our study was cross-sectional in nature, and to investigate the association between
\nother chronic conditions and TBI.

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), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,439
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations0
Publié2016
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