Intra-individual variability in recovery from paediatric acquired brain injury: Relationship to outcomes at 1 year
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the relationship between the amount of intra-individual variability in measures of abilities and participation throughout the first 8 months of recovery from ABI and outcome scores at 1 year. Greater amounts of intra-individual variability throughout recovery are hypothesized to predict better outcome scores at 1 year. RESEARCH DESIGN: This is a secondary data analysis of a longitudinal cohort study. METHODS: Eighty-seven children and youths were assessed with self and proxy report measures of child functioning, family functioning and environmental factors at regular intervals after ABI. Mixed-effects modelling was used to determine individual linear recovery trajectories. Intra-individual variability was defined as the intra-individual standard deviation of the residuals around the recovery line. RESULTS: Less intra-individual variability in recovery predicts better outcomes of physical health (Child Health Questionnaire), behavioural functioning (Strengths and Difficulties Questionnaire), family coping (Impact on Family Scale) and impact of environmental barriers (Craig Hospital Inventory of Environmental Factors). As amount of intra-individual variability increases, outcomes become poorer. CONCLUSIONS: Findings support the existence of intra-individual variability in instrument scores over time in this sample and the impact of this variability on several outcomes at 1 year. Potential clinical and research implications are discussed.
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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 | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».