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Enregistrement W1963873642 · doi:10.3109/02699052.2011.624570

Independence in managing one's finances after traumatic brain injury

2011· article· en· W1963873642 sur OpenAlexafffund
Carolina Bottari, Nadia Gosselin, Melanie Guillemette, Julie Lamoureux, Alain Ptito

Notice bibliographique

RevueBrain Injury · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and HospitalMcGill UniversityMcGill University Health CentreCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésTraumatic brain injuryTask (project management)Activities of daily livingPsychologyIndependence (probability theory)Financial independencePhysical medicine and rehabilitationMedicineFinancePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PRIMARY OBJECTIVE: To establish whether the budgeting task of the Instrumental Activities of Daily Living (IADL) Profile discriminates individuals with a traumatic brain injury (TBI) from healthy controls and to identify the nature of the observed difficulties. METHOD: This study tested 27 adults with moderate or severe TBI and 27 controls matched for age, sex and education on the budgeting task of the IADL Profile. The budgeting task is a complex real-world problem involving the preparation of a yearly budget for an individual living on a fixed income with the goal of saving money to purchase a car. MAIN RESULTS: The results showed that TBI subjects, the majority of whom had documented frontal lesions and/or diffuse axonal injury based on CT scan reports, were more likely than control subjects to experience difficulties on all task-related operations (planning, carrying out and verifying attainment of goal), with planning being particularly affected. These deficits were shown to impact on financial abilities, an issue of particular concern for TBI individuals reporting full responsibility of their finances. CONCLUSIONS: The budgeting task of the IADL Profile discriminates TBI subjects from controls. Planning was shown to be the most significant difficulty underlying reduced independence in the task.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,727
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,251 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations41
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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