Skill Generalization Following Computer-Based Cognitive Retraining Among Individuals with Acquired Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
Individuals with acquired brain injury (ABI) often experience cognitive deficits. This creates many challenges in learning or relearning skills and generalizing skills among different contexts and task demands. Computer-Based Cognitive Retraining (CBCR) is a common intervention utilized by occupational therapists to help remediate cognitive deficits in individuals with ABI. Although research has shown that CBCR programs are effective at improving cognitive domains, there is limited evidence to support generalization of these skills to functional daily living tasks. Therefore, the primary purpose of this study was to assess the occurrence of generalizing gained skills in overall cognition, attention, and memory from a CBCR program to a medication-box task in individuals with ABI. This study utilized the Parrot Software for the CBCR intervention and evaluated changes in overall cognition, attention, and memory skills with the Montreal Cognitive Assessment (MoCA©), and generalization of those skills utilizing a performance-based medication-box task. The results indicated that the Parrot Software CBCR was effective at improving overall cognition, but not significantly in any particular cognitive domain. In addition, the gains in overall cognition failed to generalize to improved performance in the medication-box task. Extraneous variables did not affect the changes in cognition. However, participants without previous CBCR experience improved significantly when compared to participants with previous CBCR experience. Future areas of research should include interventions that can bridge the gap between CBCR and performance in daily living tasks.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».