Component analysis of verbal fluency scores in severe traumatic brain injury
Notice bibliographique
Résumé
PRIMARY OBJECTIVE: This study set out to examine the sensitivity of verbal fluency component scores in severe traumatic brain injury (TBI). RESEARCH DESIGN: A retrospective cross-sectional design was used, with control participants chosen at random from the community and TBI patients from litigation cases. METHODS AND PROCEDURES: Fifty-four healthy controls and 28 patients who had incurred a severe TBI were included in the study. The Controlled Oral Word Association test was rescored to include clustering and switching scores for phonemic and semantic fluency separately. The scores were compared between controls and TBI patients using independent samples t-tests. MAIN OUTCOMES AND RESULTS: The findings demonstrate that component scores for semantic fluency yielded the largest effect sizes overall (d = 1.32 and d = 1.53), but not phonemic fluency. Total words generated in phonemic fluency yielded the largest effect size, although still modest (d = 0.62). CONCLUSIONS: While verbal fluency may be a useful test tool to elicit evidence of neuropsychological impairment after TBI, these findings are consistent with previous research demonstrating that component scores are more sensitive indices. There is potential clinical utility in using component scores for examining the specific severity of verbal fluency impairment in TBI and guiding rehabilitation efforts.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».