MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W1758650041 · doi:10.12794/metadc28394

QEEG and LORETA findings in children with histories of relational trauma.

2010· dissertation· en· W1758650041 sur OpenAlexfundno aff
Janice A. Bigby

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésPsychologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetChild Abuse and Trauma→Travaux en français237 207→