Measurement of Recovery after Traumatic Brain Injury: A Cognitive-Neuropsychological Comparison of the WAIS-R with the Cognitive Assessment System (CAS) in a Single Case of Atypical Language Lateralization
Notice bibliographique
Résumé
A 20-year-old preferentially left-handed male suffered an extensive right, focal, medial, prefrontal hematoma and contusion with associated swelling, and an initially undetected progressive loss of consciousness following trauma to the forehead. Performance on the Cognitive Assessment System (CAS) at 1 and 6 months after traumatic brain injury was compared with performance on the WAIS-R at 6 months post-injury. The patient demonstrated significant residualized impairment on selected subtests of the CAS at 6 months post-injury (all ps < 0.05). The patient was also significantly impaired on the Information, Vocabulary, Arithmetic and Comprehension verbal subtests of the WAIS-R. The magnitude of these WAIS-R subtest discrepancies occurred with a low base rate (< 1%) in the WAIS-R standardization sample. In addition there was a significant VIQ versus PIQ discrepancy favouring PIQ of a magnitude occurring in less than 5% of the WAIS-R standardization sample. These findings could not be explained on the basis of any prior learning disability, poor educational opportunities, medication use, response bias, confabulation, or low level of general ability. The low scores on the verbal subtests of the WAIS-R in conjunction with the impairment on the CAS subtests are highly suggestive of lasting frontal-executive dysfunction in this patient. Incidental findings of persisting anomia, impaired processing of proverbs, acalculia, and fluctuating verbal attention, as well as impaired retrieval of verbal information in the context of intact PIQ and superior constructional praxis suggest some degree of bilateral representation of linguistic functions. The differential assessment of cognitive domains by these two instruments as well as theoretical concordance in the pattern of results is also addressed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».