Social behaviour following severe traumatic brain injury: Contribution of emotion perception deficits
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This theoretically driven study aimed to determine contribution of emotional perception impairments to social behaviour following traumatic brain injury (TBI). METHODS: Adults with severe TBI (n = 24) participated. Emotion perception predictors included: (i) appraisal: Montreal Set of Facial Displays of Emotion, The Adapted Story Task, (ii) affective state: Depression, Anxiety and Stress Scale (DASS-21), Interpersonal Reactivity Index (IRI) and (iii) regulation: Delis Kaplan Executive Function System - Colour Word Interference and Word Fluency. Social behavioural outcomes were (i) interpersonal: Key Behaviors Change Inventory (KBCI) - Interpersonal Difficulties and (ii) communication: KBCI - Communication Problems. RESULTS: Social behaviours correlated with affective state, but not appraisal or regulation. Simultaneous regression analyses revealed significant independent contributions of affective state: (i) the IRI Perspective Taking to the KBCI Interpersonal Difficulties and (ii) the DASS-21 (composite) and IRI Perspective Taking to the KBCI Communication Problems. The models explained 52% and 72% of the variance of the KBCI Interpersonal Difficulties and Communication Problems respectively. CONCLUSIONS: This study provides evidence that impairments in certain aspects of emotion perception: affective state [empathy (perspective taking) and mood], but not appraisal and regulation, contribute to social behaviour difficulties in patients with severe TBI, which has important implications for rehabilitation.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».