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Enregistrement W2179764773 · doi:10.3138/jmvfh.2014-04

Cognitive performance improvement in Canadian Armed Forces personnel during deployment

2015· article· en· W2179764773 sur OpenAlexaffvenueabout
Asad Makhani, Farzad Akbaryan, Ibolja Černak

Notice bibliographique

RevueJournal of Military Veteran and Family Health · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoftware deploymentNeurocognitiveEffects of sleep deprivation on cognitive performanceCambridge Neuropsychological Test Automated BatteryCognitionMilitary deploymentPsychologyCognitive flexibilityAdaptabilityNeuropsychologyCognitive testComputer scienceWorking memorySpatial memoryPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Chronic stress can decrease resilience and diminish cognitive adaptability; thus, operational stressors related to military deployment can pose significant risks to cognitive functioning. Numerous studies have aimed to assess the effects of deployment on cognitive functioning on the basis of cognitive performance measures administered before and after deployment. However, to the best of our knowledge, no studies have measured neurocognitive performance of military personnel while they were deployed to a combat zone. Methods: Canadian Armed Forces military troops ( N = 85) were tested during pre-deployment training and during deployment in Afghanistan. At both time points, the participants completed a detailed demographic form and performed touch-screen neurocognitive tests using the Cambridge Neuropsychological Test Automated Battery (CANTAB). The CANTAB measurements included executive function (Attention Switching Task [AST] and Spatial Working Memory [SWM] test), decision making and response control (Stop Signal Task [SST]), and attention (Reaction Time [RTI] test). Two-tailed, paired t-tests were used to compare pre-deployment and deployment CANTAB results. Results: On average, all participants significantly improved their performance on all neurocognitive tests during deployment compared with pre-deployment. At both pre-deployment and deployment time points, the participants demonstrated excellent performance on the AST and RTI test and less-than-optimal performance on the SWM test and SST. Discussion: The influence of training, social factors, and emotional status, among many others, on cognitive adaptability should be taken into account to fully understand soldiers’ capability to improve and maintain high cognitive functioning during deployment.

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)0,002
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 enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,268

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,309 · 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

Citations10
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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