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Enregistrement W2037371730 · doi:10.1080/13854040701290062

Comparability of Neuropsychological Test Profiles in Patients with Chronic Substance Abuse and Mild Traumatic Brain Injury

2008· article· en· W2037371730 sur OpenAlexaff
Rael T. Lange, Grant L. Iverson, Michael D. Franzen

Notice bibliographique

RevueThe Clinical Neuropsychologist · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaRiverview Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuropsychologyTraumatic brain injuryCognitionClinical psychologySubstance abusePsychiatryPsychologyNeuropsychological testNeuropsychological assessmentMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to compare 104 patients with acute uncomplicated mild traumatic brain injury (MTBI) to a sample of 104 patients from an inpatient substance abuse program to determine whether these patients could be differentiated by their pattern of relative cognitive strengths and weaknesses. Patients were matched on age, education, and gender. Eight cognitive measures were used that included tests of attention, memory, and processing speed. There were no statistically significant differences between the two groups on any of the cognitive measures. Using a two-step cluster analysis procedure (i.e., hierarchical and k-means analyses), seven common profiles were identified. There was no significant difference in the proportions of patients from the MTBI or substance abuse group in each of the seven profiles. These results show that patients with uncomplicated MTBIs could not be reliably differentiated from patients with substance abuse problems on these cognitive measures. This is of particular concern for clinicians evaluating the neuropsychological effects of MTBI in individuals with a comorbid history of substance abuse.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,219
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,214 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations15
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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