Cooking breakfast after a brain injury
Notice bibliographique
Résumé
Acquired brain injury (ABI) often compromises the ability to carry out instrumental activities of daily living such as cooking. ABI patients' difficulties with executive functions and memory result in less independent and efficient meal preparation. Accurately assessing safety and proficiency in cooking is essential for successful community reintegration following ABI, but in vivo assessment of cooking by clinicians is time-consuming, costly, and difficult to standardize. Accordingly, we examined the usefulness of a computerized meal preparation task (the Breakfast Task; Craik and Bialystok, 2006) as an indicator of real life meal preparation skills. Twenty-two ABI patients and 22 age-matched controls completed the Breakfast Task. Patients also completed the Rehabilitation Activities of Daily Living Survey (RADLS; Salmon, 2003) and prepared actual meals that were rated by members of the clinical team. As expected, the ABI patients had significant difficulty on all aspects of the Breakfast Task (failing to have all their foods ready at the same time, over- and under-cooking foods, setting fewer places at the table, and so on) relative to controls. Surprisingly, however, patients' Breakfast Task performance was not correlated with their in vivo meal preparation. These results indicate caution when endeavoring to replace traditional evaluation methods with computerized tasks for the sake of expediency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».