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Enregistrement W2127011807 · doi:10.1080/13803395.2011.648175

Influence of poor effort on neuropsychological test performance in U.S. military personnel following mild traumatic brain injury

2012· article· en· W2127011807 sur OpenAlexaff
Rael T. Lange, Sonal Pancholi, Aditya Bhagwat, Victoria C. Anderson-Barnes, Louis M. French

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical and Experimental Neuropsychology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraumatic brain injuryNeuropsychologyNeurocognitivePsychologyNeuropsychological testNeuropsychological assessmentPoison controlInjury preventionPhysical therapyPsychiatryMedicineClinical psychologyCognitionMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to examine the influence of poor effort on neuropsychological test performance in military personnel following mild traumatic brain injury (MTBI). Participants were 143 U.S. service members who sustained a TBI, divided into three groups based on injury severity and performance on the Word Memory Test and four embedded markers of poor effort: MTBI-pass (n = 87), MTBI-fail (n = 21), and STBI-pass (n = 35; where STBI denotes severe TBI). Patients were evaluated at the Walter Reed Army Medical Center on average 3.9 months (SD = 3.4) post injury. The majority of the sample was Caucasian (84.6%), was male (93.0%), and had 12+ years of education (96.5%). Measures included the Personality Assessment Inventory (PAI) and 13 common neurocognitive measures. Patients in the MTBI-fail group performed worse on the majority of neurocognitive measures, followed by the Severe TBI-Pass group and the MTBI-pass group. Using a criterion of three or more low scores <10th percentile, the MTBI-fail group had the greatest rate of impairment (76.2%), followed by the Severe TBI-Pass group (34.3%) and MTBI-pass group (16.1%). On the PAI, the MTBI-fail group had higher scores on the majority of clinical scales (p < .05). There were a greater number of elevated scales (e.g., 5 or more elevated mild or higher) in the MTBI-fail group (71.4%) than in the MTBI-pass group (32.2%) and Severe TBI-Pass group (17.1%). Effort testing is an important component of postacute neuropsychological evaluations following combat-related MTBI. Those who fail effort testing are likely to be misdiagnosed as having severe cognitive impairment, and their symptom reporting is likely to be inaccurate.

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)0,005
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,325 · 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

Citations94
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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