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Enregistrement W1986350354 · doi:10.1080/02699050802649688

Impact of divided attention during verbal learning in young adults following mild traumatic brain injury

2009· article· en· W1986350354 sur OpenAlexaff
Sophie Blanchet, Andrée-Anne Paradis-Giroux, Michel Pépin, Michelle McKerral

Notice bibliographique

RevueBrain Injury · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité de MontréalCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyRecallCognitionTraumatic brain injuryFree recallCognitive psychologyCalifornia Verbal Learning TestCued speechVerbal learningEncoding (memory)Attentional controlVerbal memoryYoung adultEpisodic memoryDevelopmental psychologyAudiologyNeuroscienceMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PRIMARY OBJECTIVE: The goal of the present study was to assess the impact of mild traumatic brain injury (MTBI) on episodic memory performance in relation to attentional and executive control processes in young adults. RESEARCH DESIGN/METHODS: A verbal memory paradigm manipulating attentional load (full attention or divided attention) and semantic congruency between pairs of category-target words during encoding was administrated to 13 individuals with MTBI and 12 normal control participants. Environmental supports during retrieval (free recall, cued recall and recognition modes) were also manipulated. MAIN OUTCOMES AND RESULTS: Results show that recall performances of individuals with MTBI were similar to those of controls when words were encoded under full attention. In contrast, individuals with MTBI performed worse than control participants when encoding under divided attention, whatever the semantic link between pairs of words. CONCLUSIONS: By using a sensitive test, one was able to objectively measure subtle impairments in memory performance, suggesting a diminished availability of attentional resources after MTBI. Young adults' learning of verbal material under divided attention might be compromised by the reduction of cognitive resources following MTBI. These findings are also discussed in light of different factors that can influence cognitive performance.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,361
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,325 · 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

Citations29
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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