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Enregistrement W2076609744 · doi:10.1093/arclin/acv014

Profile Analyses of the Personality Assessment Inventory Following Military-Related Traumatic Brain Injury

2015· article· en· W2076609744 sur OpenAlexaff
Jan E. Kennedy, Douglas B. Cooper, Matthew Reid, David F. Tate, R. T. Lange

Notice bibliographique

RevueArchives of Clinical Neuropsychology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesDefense and Veterans Brain Injury CenterNational Institute of Neurological Disorders and StrokeHenry M. Jackson FoundationU.S. Department of Defense
Mots-clésDistressTraumatic brain injuryPersonalityPsychologyClinical psychologyRehabilitationPersonality Assessment InventoryService memberPsychiatryMilitary personnel

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Personality Assessment Inventory (PAI) profiles were examined in 160 U.S. service members (SMs) following mild-severe traumatic brain injury (TBI). Participants who sustained a mild TBI had significantly higher PAI scores than those with moderate-severe TBI on eight of the nine clinical scales examined. A two-step cluster analysis identified four PAI profiles, heuristically labeled "High Distress", "Moderate Distress", "Somatic Distress," and "No Distress". Postconcussive and posttraumatic stress symptom severity was highest for the High Distress group, followed by the Somatic and Moderate Distress groups, and the No Distress group. Profile groups differed in age, ethnicity, rank, and TBI severity. Findings indicate that meaningful patterns of behavioral and personality characteristics can be detected in active duty military SMs following TBI, which may prove useful in selecting the most efficacious rehabilitation 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 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)0,004
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,345
Tête enseignante GPT0,547
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations17
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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