QEEG and LORETA findings in children with histories of relational trauma.
Notice bibliographique
Résumé
Abuse and neglect occurring in childhood have been associated with a number of functional and physiological effects on the brain. This study extends previous research that investigated the quantitative electroencephalogram (qEEG) patterns in children with histories of relational trauma through the inclusion of additional participants and measures. As in previous studies, the relative power, absolute power, and coherence values in children with histories of abuse were compared to the Neuroguide database. Results did not show any significant differences in relative or absolute power in the theta range. Similarly, there were no significant coherence differences. Database comparisons were also made using low resolution electromagnetic tomography (LORETA) in order to determine which sub-cortical brain structures may be affected by abuse or trauma, though there were no significant differences in any frequency (0-30Hz). A review of the literature suggests that the prevalence of mu in normal adults and children ranges from 0 to 19%. The present study found a mu prevalence rate of 60.6% in the children who experienced abuse or neglect. Finally, comparisons were made between participants who demonstrate a mu pattern and those who do not to determine if this pattern is associated with certain behavioral and/or attention problems as assessed by the Child Behavior Checklist (CBCL) and the Tests of Variables of Attention (TOVA), respectively. There were no significant differences between children with a mu pattern versus children who did not exhibit a mu pattern on the Social Problems, Thought Problems, or Attention subscale scores on the CBCL or on the Commission subscale score on the TOVA.
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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 | 0,001 |
| 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 ».