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Enregistrement W2114988486 · doi:10.1177/1078345814541529

Traumatic Brain Injury and Early Life Experiences Among Men and Women in a Prison Population

2014· article· en· W2114988486 sur OpenAlexafffundabout
Angela Colantonio, Il Hwan Kim, Stefan Allen, Mark Asbridge, Josian Petgrave, Serge Brochu

Notice bibliographique

RevueJournal of Correctional Health Care · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensUniversité de MontréalDalhousie UniversityUniversity of TorontoToronto Rehabilitation Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHealth Canada
Mots-clésPrisonMedicineTraumatic brain injuryPsychiatryRehabilitationPopulationSexual abuseInjury preventionPoison controlSubstance abuseClinical psychologyPhysical therapyMedical emergencyPsychologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined the proportion of men and women reporting previous traumatic brain injury (TBI) in an Ontario (Canada) prison sample by demographic characteristics; adverse life experiences; and criminal, drug, and alcohol use history. Using data from The Cost of Substance Abuse in Canada study based on a random sample from four Ontario prisons, this study found 50.4% of males and 38% of females reporting previous TBI. More TBIs occurred before the first crime for women than for men. Women with TBI experienced more early physical and sexual abuse than those without TBI. Additionally, this study shows high prevalence of early life experiences among persons, particularly women, with a history of TBI. Prisoners and prison staff should be educated on TBI and best practice for rehabilitation of 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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,175
Score d'incertitude au seuil0,309

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,337 · 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

Citations67
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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