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Enregistrement W1997480164 · doi:10.1080/17518420902773109

Predicting social and functional outcomes for individuals sustaining paediatric traumatic brain injury

2009· article· en· W1997480164 sur OpenAlexaff
Rebecca Wells, Patricia Minnes, Marjory Phillips

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Neurorehabilitation · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraumatic brain injuryPhysical therapyPsychologyMedicineTest (biology)Physical medicine and rehabilitationClinical psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine the efficacy of models employing the classification of severity of injury, based on either GCS scores or clinical findings using standardized test scores for Occupational Therapy, Physiotherapy and Psychology in predicting outcomes associated with paediatric traumatic brain injury (TBI). METHOD: Medical records were reviewed to obtain GCS scores and standardized tests used in the clinically based classification of severity of injury for 30 individuals who sustained a paediatric TBI and were patients of a brain injury treatment programme. Interviews were conducted with parents to obtain current data on social participation, cognitive functioning and environmental factors. RESULTS: Three variables emerged as significant predictors of outcome: age at injury, clinical ratings of injury severity and environmental factors. CONCLUSION: Findings offer preliminary support for the idea that a combination of factors, including age at injury, clinical expertise and the environment, provide the best estimate of long-term outcome.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,730

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,285 · 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.

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

Citations61
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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