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Enregistrement W2099055155 · doi:10.1080/02699050701810688

Personal digital assistants as cognitive aids for individuals with severe traumatic brain injury: A community-based trial

2008· article· en· W2099055155 sur OpenAlexaffabout
Tony Gentry, Joseph Wallace, Connie L. Kvarfordt, Kathleen Bodisch Lynch

Notice bibliographique

RevueBrain Injury · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesProgramme Development Grants
Mots-clésTraumatic brain injuryCognitionPsychologyCognitive rehabilitation therapyMedicineClinical psychologyPhysical medicine and rehabilitationPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The purpose of this study was to examine the efficacy of personal digital assistants (PDAs) as cognitive aids in a sample of individuals with severe traumatic brain injury (TBI). METHOD: The group included 23 community-dwelling individuals at least 1 year post-severe TBI, who had difficulties in performing everyday tasks due to behavioural memory problems. Participants were trained by an occupational therapist to use PDAs as cognitive aids and assessed for occupational performance (using Canadian Occupational Performance Measure (COPM)) and participation in everyday life tasks (using Craig Handicap Assessment and Rating Technique-Revised (CHART)) before training and 8 weeks after training concluded. RESULTS: Statistically significant improvement was noted for self-ratings of occupational performance and satisfaction with occupational performance (COPM); significant improvement in a self-rating of participation was noted (CHART-R). CONCLUSION: A brief training intervention utilizing PDAs as cognitive aids is associated with improved self-ratings of performance in everyday life tasks among community-dwelling individuals with severe TBI.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations121
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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