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Enregistrement W7133045636

Predictors and Consequences of Longitudinal Recovery Following Moderate to Severe Traumatic Brain Injury

2024· dissertation· W7133045636 sur OpenAlexaboutno aff
Laura Marie Heath

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2024
Typedissertation
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyPsychosocialDepression (economics)Longitudinal studyDepressive symptomsTraumatic brain injuryNeuropsychologyProspective cohort study
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dissertation aims to longitudinally examine long-term psychological (anxiety and depression) and functional outcomes (productivity and community integration) and the earliest predictors of those outcomes, following moderate to severe traumatic brain injury (msTBI). Studies from this dissertation were secondary analyses of prospective data from the Toronto TBI Recovery Study database, which collected information at approximately two, five, 12, and 36+ months post-msTBI, with relevant measures including clinical interviews, neuropsychological assessments, and psychosocial measures. Study 1 investigated longitudinal trajectories of self-reported anxiety and depressive symptom scales, predictors of the trajectories, and associations with one-year return to productivity. Latent growth mixture modelling revealed that four-class models of anxiety and depressive symptoms best fit the data. Most individuals had stable minimal or low levels of anxiety and depressive symptoms over time. However, smaller subsets of individuals had anxiety (15%) and/or depressive symptoms (20%) that worsened over time. Predictors of worsening anxiety and depression included younger age, lower education, and male gender. Those with worsening anxiety or depressive symptoms were less likely to return to productivity by one year post-injury. The relationship between psychological symptoms in the first year post-injury and long-term functional outcomes was further elucidated in study 2. Study 2 examined predictors of one- and three-year return to productivity and community integration outcomes, including a partial replication of previous study findings using a non-overlapping sample from the same parent dataset. Examined predictors included pre-injury factors (e.g., age, education, estimated premorbid intelligence quotient), injury severity measures, and post-injury factors (e.g., neuropsychological performance, current psychosocial factors). Injury severity, memory performance, and psychosocial factors were significant, unique predictors of one- and three-year functional outcomes. Different aspects of functioning (e.g., productivity, home, and social integration) were associated with different predictor variables, highlighting the importance of considering functioning across multiple domains to best understand recovery post-msTBI. Overall, the findings of this dissertation further elucidate long-term psychological and functional sequelae after msTBI and reveal early modifiable (post-injury) variables that impact recovery, which can be harnessed to inform rehabilitation planning to optimize functional recovery and improve quality of life.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,333 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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