Attention following traumatic brain injury: Neuropsychological and driving simulator data, and association with sleep, sleepiness, and fatigue
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this study were to compare individuals with traumatic brain injury (TBI) and healthy controls on neuropsychological tests of attention and driving simulation performance, and explore their relationships with participants' characteristics, sleep, sleepiness, and fatigue. Participants were 22 adults with moderate or severe TBI (time since injury ≥ one year) and 22 matched controls. They completed three neuropsychological tests of attention, a driving simulator task, night-time polysomnographic recordings, and subjective ratings of sleepiness and fatigue. Results showed that participants with TBI exhibited poorer performance compared to controls on measures tapping speed of information processing and sustained attention, but not on selective attention measures. On the driving simulator task, a greater variability of the vehicle lateral position was observed in the TBI group. Poorer performance on specific subsets of neuropsychological variables was associated with poorer sleep continuity in the TBI group, and with a greater increase in subjective sleepiness in both groups. No significant relationship was found between cognitive performance and fatigue. These findings add to the existing evidence that speed of information processing is still impaired several years after moderate to severe TBI. Sustained attention could also be compromised. Attention seems to be associated with sleep continuity and daytime sleepiness; this interaction needs to be explored further.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».