Modeling of Longitudinal Academic Achievement Scores After Pediatric Traumatic Brain Injury
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».