Connecting Self-Awareness and Error-Awareness in Patients with Traumatic Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
Impaired self-awareness after traumatic brain injury (TBI) is often seen in stark contrast to the observations of significant-others, who are acutely aware of the difficulties experienced by patients. Our objective was to investigate the relationship between metacognitive knowledge in daily life and emergent awareness of errors during laboratory tasks, since the breakdown of error detection mechanisms may impose limitations on the recovery of metacognitive knowledge after TBI. We also examined the extent to which these measures of awareness can predict dysexecutive behaviors. A sample of TBI patients (n=62) and their significant-others, provided reports of daily functioning post injury. In addition, patients underwent a neuropsychological assessment and were instructed to signal their errors during go/no-go tests. Interrelationships between metacognitive and emergent levels of awareness were examined, after controlling for the influence of secondary cognitive variables. Significant-other ratings correlated with errors made by the patients on neuropsychological tests but not with their premorbid function. Patients who under-reported daily life difficulties or over-reported their competency, compared to significant-other reports, were less likely to show awareness of laboratory errors. Emergent awareness was also identified as the sole predictor of performance on the modified six-element test, an ecologically valid test of multitasking. The online breakdown of error awareness after brain injury is related to difficulties with metacognitive awareness as reported in daily life, and is also predictive of dysexecutive behaviors. These findings are discussed in the context of multidimensional and neural models of awareness and error monitoring.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».