Évolution et facteurs associés au bien-être des indidividus ayant un traumatisme cranio-cérébral à l'âge adulte
Bibliographic record
Abstract
Les conséquences négatives associées à un traumatisme cranio-cérébral (TCC) sont bien documentées, cependant peu d’études investiguent le bien-être post-TCC. Les objectifs sont de (1) documenter l’évolution de la proportion d’individus avec un bien-être élevé dans les trois premières années post-TCC, (2) comparer les groupes de bien-être élevé et moindre sur des caractéristiques sociodémographiques et cliniques et (3) identifier les facteurs psychosociaux à 8 mois prédisant une appartenance au groupe de bien-être élevé à 36 mois. 181 adultes (Mage=41,5 ans) ayant un TCC sont évalués à 4, 8, 12, 24 et 36 mois post-TCC. Un bien-être élevé est défini selon ces critères : absence de troubles psychologiques, retour à une vie active, peu de douleur et peu de plaintes cognitives. Les résultats démontrent que la proportion d’individus du groupe de bien-être élevé augmente avec le temps (T4mois= 16,6%; T36mois=43,3%). Seul l’historique de troubles psychologiques est davantage présent dans le groupe de bien-être moindre à 36 mois. Pour les facteurs psychosociaux, une régression logistique démontre que la participation sociale à 8 mois prédit l’appartenance au groupe de bien-être élevé à 36 mois (B=1,13, E.S=0,44, Wald=6,50, p <.05). Ainsi, encourager la participation sociale dès 8 mois post-TCC favoriserait le bien-être à long terme.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".