Humans With Traumatic Brain Injuries Show Place-Learning Deficits in Computer-Generated Virtual Space
Notice bibliographique
Résumé
Spatial learning and memory has been linked to the hippocampus and temporal lobes and though these areas are often damaged in traumatic brain injury (TBI), spatial learning deficits after TBI have not received much attention. In the present study, a virtual environment was used to challenge people with TBI to solve a task comparable to the Morris water maze, which in turn has been shown to be highly sensitive to hippocampal and frontal lobe dysfunction in laboratory animals. A regular computer monitor was used to present 12 participants with TBI and 12 age- and sex-matched comparison participants with a computer-generated, three-dimensional "virtual arena maze," consisting of a large round arena within a very large square room. Participants were required to learn the place of an invisible target on the floor of the room based solely on distal cues on the walls of the room. Eight of the 12 participants with moderate to severe TBI showed substantial place-learning deficits in comparison to the uninjured participants. Performance in the virtual environment correlated with self-reported frequency of wayfinding problems in everyday life and with scores on a test of episodic memory, the Rivermead Behavioural Memory Task. These data confirm that deficits in spatial learning and memory follow TBI, and suggest that the virtual arena maze may provide a new method for objectively assessing them.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».