The impact of screening for anxious and depressive symptoms on the outcome of patients with a mild traumatic brain injury
Notice bibliographique
Résumé
On estime que 27 à 69 millions d'individus dans le monde souffrent chaque année d’un traumatisme crânio-cérébraux (TCC), ce qui en fait un facteur important d'altération de la santé et d'invalidité. La plupart des cas (70-90%) entrent dans la catégorie des traumatismes légers, avec un taux d'incidence annuel estimé à 100-300 cas pour 100 000 personnes traitées dans les hôpitaux. Ce chiffre ne tient toutefois pas compte des nombreux cas non traités, ce qui suggère que l'incidence réelle sur la population pourrait être considérablement plus élevée, soulignant ainsi l'importance des traumatismes cranio-cérébraux légers (TCCL) en tant que problème critique de santé publique. De nombreuses victimes sont confrontées à des problèmes neuropsychologiques après la blessure, tels que l'anxiété et la dépression, qui sont associés à des symptômes post-commotionnels plus importants et à des résultats fonctionnels moins bons. La prévalence et la durée de ces troubles psychiatriques sont plus élevées chez les patients victimes d'un traumatisme crânien que dans la population générale. Par conséquent, nous espérions établir un processus systématique pour documenter la présence de symptômes d'anxiété et de dépression chez les patients souffrant d'un TCCL afin de prévenir les effets négatifs sur leur rétablissement. Pour ce faire, nous avons administré des questionnaires afin de déterminer si l'identification précoce de ces symptômes peut constituer un outil efficace pour aider les cliniciens à détecter les patients souffrant d'un TCCL qui risquent de développer un trouble anxieux et/ou une dépression, et donc à les orienter vers les interventions nécessaires pour améliorer leur état de santé. Les questions spécifiques auxquelles nous souhaitons répondre sont les suivantes : 1) les scores obtenus aux questionnaires permettent-ils de prédire si les patients seront orientés vers davantage d'interventions, 2) les scores des questionnaires permettent-ils de prédire davantage d'orientations vers des interventions qui ciblent directement l'anxiété et la dépression ou leurs symptômes, 3) ces interventions permettent-elles de prédire de meilleurs résultats pour les patients.Nous avons administré les questionnaires Generalized Anxiety Disorder-7 (GAD-7) et Center for Epidemiologic Studies Depression Scale Revised (CESDR-10), pas plus de trois mois après la blessure, pour dépister les symptômes d'anxiété et de dépression, respectivement. Un examen rétrospectif des dossiers a été effectué pour 328 patients de la clinique de TCCL de l'Hôpital général de Montréal qui ont reçu ces questionnaires (N=143) ou ne les ont pas reçus (N=185). Nous avons utilisé le système de dossiers médicaux électroniques OACIS pour recueillir des données sur les patients victimes d'un TCCL, notamment l'âge, le sexe, le niveau d'éducation, les antécédents médicaux, les diagnostics psychiatriques antérieurs à la blessure, l'orientation ou non vers des ressources spécifiques (thérapie vestibulaire, neuropsychologie, réadaptation extérieure et psychologie), ainsi que les scores GAD-7/CESDR-10. Le Glasgow Outcome Scale-Extended (GOS-E) a été utilisé pour quantifier les résultats des patients dans les deux groupes. Pour atteindre nos objectifs, nous avons effectué des régressions logistiques ordinales et binaires afin de déterminer quelles variables peuvent prédire le nombre d'interventions prescrites à un patient, l'orientation vers chacune des quatre ressources spécifiques et les résultats pour le patient.Nous avons trouvé que des scores plus élevés au questionnaire CESDR-10 prédisaient de manière significative un plus grand nombre d'interventions, en particulier des références à des psychologues, et les patients qui ont bénéficié de cette intervention ont montré de meilleurs résultats. Nous avons également constaté que les patients victimes d'un TCCL ayant des antécédents de dépression avant l'accident avaient beaucoup plus de chances d'être orientés vers un plus grand nombre d'interventions au cours de leurs visites à la clinique, en particulier vers des neuropsychologues, que les patients n'ayant pas cette prédisposition. Notre modèle a également révélé que les patients plus âgés sont beaucoup plus susceptibles d'être orientés vers une thérapie vestibulaire et que cette intervention a contribué à améliorer les résultats des patients. Le dépistage des symptômes de dépression après un TCCL aidait les cliniciens à orienter les patients vers les ressources appropriées, en particulier vers un psychologue, ce qui a permis d'améliorer leur état de santé. Toutefois, cette étude est exploratoire et doit être approfondie dans le cadre d'études prospectives de plus grande envergure afin de soutenir nos conclusions
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».