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Enregistrement W2011747853 · doi:10.1016/j.acn.2006.06.013

The effects of mild and severe traumatic brain injury on speed of information processing as measured by the computerized tests of information processing (CTIP)☆

2006· article· en· W2011747853 sur OpenAlexaffabout
Tom N. Tombaugh, L. H. Rees, P STORMER, Andrew Harrison, Andrew M. Smith

Notice bibliographique

RevueArchives of Clinical Neuropsychology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensUniversity of OttawaQueen's UniversityCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraumatic brain injuryInformation processingMeasure (data warehouse)MedicineTest (biology)Computer sciencePsychologyNeuroscienceData miningPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In spite of the fact that reaction time (RT) measures are sensitive to the effects of traumatic brain injury (TBI), few RT procedures have been developed for use in standard clinical evaluations. The computerized test of information processing (CTIP) [Tombaugh, T. N., & Rees, L. (2000). Manual for the computerized tests of information processing (CTIP). Ottawa, Ont.: Carleton University] was designed to measure the degree to which TBI decreases the speed at which information is processed. The CTIP consists of three computerized programs that progressively increase the amount of information that is processed. Results of the current study demonstrated that RT increased as the difficulty of the CTIP tests increased (known as the complexity effect), and as severity of injury increased (from mild to severe TBI). The current study also demonstrated the importance of selecting a non-biased measure of variability. Overall, findings suggest that the CTIP is an easy to administer and sensitive measure of information processing speed.

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)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil0,574

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,348 · 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

Citations51
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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