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Enregistrement W7131281289 · doi:10.1097/j.pain.0000000000003869

Longitudinal pain intensity and interference symptomatology in mild traumatic brain injury: a TRACK-TBI study

2025· article· en· W7131281289 sur OpenAlexaff
Christine J. Gotthardt, Jason Barber, Shawn R. Eagle, Thomas A. van Essen, Lindsay D. Nelson, Allen Ye Fu, Rick Vreeburg, Joye Tracey, Leila L. Etemad, Justin C. Wong, Patrick J. Belton, TRACK-TBI Investigators, Debbie Y. Madhok, Frederick K. Korley, Adam R. Ferguson, Abel Torres-Espin, Ann-Christine Duhaime, Cathra Halabi, Michael C. Huang, Phiroz E. Tarapore, Anthony M. DiGiorgio, Alex B. Valadka, Claudia S. Robertson, Pratik Mukherjee, E. L. Yuh, Ava M. Puccio, David O. Okonkwo, Joseph T. Giacino, Michael A. McCrea, Nancy R. Temkin, Geoffrey T. Manley, John Yue

Notice bibliographique

RevuePain · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesWeill Institute for Neurosciences, University of California, San FranciscoNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNeurosurgery Research and Education Foundation
Mots-clésGlasgow Coma ScaleIntensity (physics)Traumatic brain injuryConfidence intervalLongitudinal studyProspective cohort studySeverity of illnessInjury Severity Score

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: An estimated 50% to 75% of patients with mild traumatic brain injury (mTBI) report chronic pain. Symptomatology evolution, subtypes, and risk factors remain poorly understood. We evaluated patient-reported pain intensity and interference with daily function in a longitudinal U.S. mTBI cohort. The Transforming Research and Clinical Knowledge in Traumatic Brain Injury Study prospectively enrolled patients with TBI across 18 trauma centers who received head computed tomography (CT) within 24 hours post-injury. Subjects aged ≥17 years with arrival Glasgow Coma Scale = 13 to 15, Marshall CT Score = 1 to 2, and PROMIS-Pain Intensity and Interference assessments at 2 weeks, 3 months, 6 months, and 12 months post-injury were included. Subjects with cranial surgery, major extracranial injury, or pre-injury musculoskeletal pain were excluded. Healthy controls (HCs) completed assessments at all timepoints. Pain assessment T-scores were compared using mixed-effect linear regressions. Adjusted mean differences (aMDs; [95% confidence intervals]) were reported. In 906 subjects (mTBI = 710, HC = 196), mean age was 39.6 ± 16.7-years, 64% were male, and 75% were White/Caucasian. In subjects with mTBI, 35% were CT positive, ≥80% reported pain intensity or interference symptoms at 2 weeks post-injury, and <20% received TBI care postdischarge. Compared with HCs, CT-negative subjects had statistically elevated pain intensity (aMD; 2 weeks: +12.8 [10.9-14.6], 3 months: +4.6 [2.7-6.6], 6 months: +3.4 [1.4-5.4], 12 months: +2.7 [0.7-4.7]) and interference (aMD; 2 weeks: +12.3 [10.7-13.9], 3 months: +4.6 [3.0-6.2], 6 months: +3.1 [1.4-4.8], 12 months: +2.1 [0.4-3.8]). Similarly vs HCs, CT-positive subjects had statistically elevated pain intensity (aMD; 2 weeks: +12.5 [10.4-14.6], 3 months: +3.8 [1.7-5.9], 6 months: +2.8 [0.6-5.0], 12 months: +2.4 [0.2-4.6]) and interference (aMD; 2 weeks: +11.7 [9.9-13.5], 3 months: +4.0, [2.2-5.8], 6 months: +2.9 [1.1-4.7], and 12 months: +2.2 [0.3-4.0]). Pain intensity and daily interference symptoms remained longitudinally elevated in patients with mTBI. The majority did not receive follow-up care for TBI, underscoring opportunities for preventative and therapeutic interventions.

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)0,001
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations0
Publié2025
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