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Enregistrement W2083392391 · doi:10.3109/17518423.2014.1000504

Assessing psychosocial functioning following childhood acquired brain injury: The Sydney Psychosocial Reintegration Scale for Children

2015· article· en· W2083392391 sur OpenAlexaff
Cheryl Soo, Robyn Tate, Vicki Anderson, Miriam H. Beauchamp, Naomi Brookes, Cathy Catroppa, Jane Galvin, Frank Muscara

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Neurorehabilitation · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosocialNormativePsychologyClinical psychologyMedicinePhysical therapyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The Sydney Psychosocial Reintegration Scale for Children (SPRS-C) assesses psychosocial functioning in children with acquired brain injury (ABI). This article aims to: (1) describe normative data for the parent-rated SPRS-C and, (2) evaluate the discriminant validity of the SPRS-C. METHODS: For Aim 1, participants were parents of typically developing children (TDC) aged 5-14 years (N = 200). For Aim 2, participants with ABI were aged 5-14 years (n = 26). A matched group of TDC was sampled from the larger normative sample to serve as a control group (n = 26). RESULTS: For Aim 1, SPRS-C scores across the 10 age-bands were in the higher ranges. Correlation coefficients of SPRS-C total score with child's age and parent occupational skill level were not statistically significant. For Aim 2, SPRS-C scores for the ABI group were significantly lower than the control group. CONCLUSIONS: These data provide a guide for clinical interpretation of the SPRS-C for measuring psychosocial functioning in children with ABI.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,521
Score d'incertitude au seuil0,900

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,311 · 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.

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

Citations4
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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