A Randomized Controlled Trial of Emotion Recognition Training After Traumatic Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the effectiveness of 2 affect recognition interventions (Faces and Stories) in people with a traumatic brain injury. SETTING: Postacute rehabilitation facilities. PARTICIPANTS: A total of 203 participants with moderate to severe traumatic brain injury were screened; 71 were eligible and randomized to the Faces (n = 24), Stories (n = 23), and Control interventions (n = 24). Participants were an average of 39.8 years of age and 10.3 years postinjury; 74% of participants were male. DESIGN: Randomized controlled trial with immediate, 3-month, and 6-month follow-up posttests. Interventions were 9 hours of computer-based training with a therapist. MEASURES: Diagnostic Assessment of Nonverbal Accuracy 2-Adult Faces; Emotional Inference From Stories Test; Empathy (Interpersonal Reactivity Index); and Irritability and Aggression (Neuropsychiatric Inventory). RESULTS: The Faces Intervention did significantly better than the Control Intervention on the Diagnostic Assessment of Nonverbal Accuracy 2-Adult Faces (P = .031) posttreatment; no time effect or group interaction was observed. No other significant differences were noted for the Faces Intervention. No significant differences were observed between the Stories and the Control Interventions; however, a significant time effect was found for the Emotional Inference From Stories Test. CONCLUSION: The Faces Intervention effectively improved facial affect recognition in participants with chronic post-traumatic brain injury, and changes were maintained for 6 months. Future work should focus on generalizing this skill to functional behaviors.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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 ».