Modeling of Longitudinal Academic Achievement Scores After Pediatric Traumatic Brain Injury
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In a prospective longitudinal study, academic achievement scores were obtained from youth 5 to 15 years of age who sustained mild-moderate (n = 34) or severe (n = 43) traumatic brain injuries (TBI). Achievement scores were collected from baseline to 5 years following TBI and were subjected to individual growth curve analysis. The models fitted age at injury, years since injury, duration of impaired consciousness, and interaction effects to Reading Decoding, Reading Comprehension, Spelling, and Arithmetic standard scores. Although scores improved significantly over the follow-up relative to normative data from the standardization sample of the tests, children with severe TBI showed persistent deficits on all achievement scores in comparison to children with mild-moderate TBI. Interactions of the slope and age parameters for the Arithmetic and Reading Decoding scores indicated greater increases over time in achievement scores of the children injured at an older age, but deceleration in growth curves for the younger children with both mild-moderate and severe TBI. These results are compatible with the hypothesis that early brain injuries disrupt the acquisition of some academic skills. Hierarchical regression models revealed that indexes of academic achievement obtained 2 years following TBI had weak relations with the duration of impaired consciousness and socioeconomic status. In contrast, concurrent cognitive variables such as phonological processing and verbal memory accounted for more variability in academic scores. Given the significant and persistent decrement in basic academic skills in youth with severe TBI, it is clear that head-injured youth require intensive, long-term remediation and intervention not only of the academic skills themselves, but also of those cognitive abilities that support the development and maintenance of reading and math.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle