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Enregistrement W2056578391 · doi:10.1097/htr.0b013e31827c7d15

Assessing Aggression Following Traumatic Brain Injury

2013· review· en· W2056578391 sur OpenAlexafffund
Michael D. Cusimano, Scott A. Holmes, Carolyn P. Sawicki, Jane Topolovec‐Vranic

Notice bibliographique

RevueJournal of Head Trauma Rehabilitation · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAggressionPsychologyRehabilitationNeuropsychologyPopulationTraumatic brain injuryClinical psychologyExternal validityPoison controlPsychiatryMedicineMedical emergencySocial psychologyCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Every year, millions of people worldwide suffer traumatic brain injuries (TBIs). Aggressive behavior, a known psychological symptom following TBI, has been regarded as an obstacle toward rehabilitation. Having measures that accurately assess aggression during rehabilitation is critical toward proper evaluation. OBJECTIVE: To undertake a systematic review of the validated scales used to assess aggression in the postacute stage (≥3 months) after sustaining a TBI in the adult population. A comprehensive search was performed and studies meeting the inclusion criteria were reviewed in full. Quality and validity of supporting articles were assessed via the Downs and Black and QUADAS checklists along with their supporting statistics. RESULTS: A total of 1329 articles were reviewed from the literature. Thirty-two were reviewed in detail and 6 studies eventually passed the exclusion criteria. Of these, 6 neuropsychological scales were represented pertaining to the measurement of aggressive behavior; however, only 1 directly addressed the validity of their scale's aggression component. CONCLUSIONS: Further research is required to establish the validity of scales that specifically address aggression for use in the adult TBI population which could be used to support rehabilitation and social reintegration strategies.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,956
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,197
Tête enseignante GPT0,503
Écart entre enseignants0,306 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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