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Enregistrement W2221800564 · doi:10.1080/13854046.2015.1061057

Neuropsychological Profile of Children, Adolescents and Adults Experiencing Maltreatment: A Meta-analysis

2015· review· en· W2221800564 sur OpenAlexaff
Marjolaine Masson, Ève-Line Bussières, Caroline East‐Richard, Alexandra R-Mercier, Caroline Cellard

Notice bibliographique

RevueThe Clinical Neuropsychologist · 2015
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensCentre Jeunesse de QuebecUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyNeuropsychologyCognitionNeuropsychological assessmentPoison controlMeta-analysisClinical psychologyCognitive skillDevelopmental psychologyInjury preventionPsychiatryMedicineMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Few studies have attempted to describe the range of cognitive impairments affecting people who have experienced child maltreatment. The aim of this meta-analysis was to examine the neuropsychological profile of these people and to determine the cognitive impacts of maltreatment from childhood to adulthood. METHOD: Fifty-two publications from 1970 to 2013 were included. RESULTS: The affected cognitive domains were working memory (g = -.65), attention (g = -.63), intelligence (g = -.56) and speed of processing (g = -.49). The impact of maltreatment was greater in young children (g = -.71) and less pronounced in adults (g = -.26). CONCLUSIONS: These results suggest that exposure to maltreatment has an impact on specific cognitive processes, regardless of age.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,020
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,296
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,180 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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