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Record W7161959012 · doi:10.82308/13286

The impact of screening for anxious and depressive symptoms on the outcome of patients with a mild traumatic brain injury

2024· dissertation· en· W7161959012 on OpenAlexaboutno aff
Paolo Bastone

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldMedicine
TopicTraumatic Brain Injury Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPoison controlPopulationDepressive symptomsDepression (economics)

Abstract

fetched live from OpenAlex

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

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.014
Threshold uncertainty score0.028

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.010
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.066
GPT teacher head0.403
Teacher spread0.337 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2024
Admission routes1
Has abstractyes

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