Neurocognitive Predictors of Financial Capacity in Traumatic Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop cognitive models of financial capacity (FC) in patients with traumatic brain injury (TBI). DESIGN: Longitudinal design. SETTING: Inpatient brain injury rehabilitation unit. PARTICIPANTS: Twenty healthy controls, and 24 adults with moderate-to-severe TBI were assessed at baseline (30 days postinjury) and 6 months postinjury. MAIN OUTCOME MEASURES: The FC instrument (FCI) and a neuropsychological test battery. Univariate correlation and multiple regression procedures were employed to develop cognitive models of FCI performance in the TBI group, at baseline and 6-month time follow-up. RESULTS: Three cognitive predictor models of FC were developed. At baseline, measures of mental arithmetic/working memory and immediate verbal memory predicted baseline FCI performance (R = 0.72). At 6-month follow-up, measures of executive function and mental arithmetic/working memory predicted 6-month FCI performance (R = 0.79), and a third model found that these 2 measures at baseline predicted 6-month FCI performance (R = 0.71). CONCLUSIONS: Multiple cognitive functions are associated with initial impairment and partial recovery of FC in moderate-to-severe TBI patients. In particular, arithmetic, working memory, and executive function skills appear critical to recovery of FC in TBI. The study results represent an initial step toward developing a neurocognitive model of FC in patients with TBI.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».