ABSTRACT 378
Notice bibliographique
Résumé
Background and aims: Inattention and hyperactivity problems are over-represented in children with TBI, both pre- and post-injury. These attention difficulties occur across all severities of TBI, suggesting severity of injury alone does not predict individual differences in attention outcomes. Given that frontal lobe integrity is important for attention and that diffuse axonal injury (DAI) in the frontal lobes is common after TBI, we set out to investigate whether frontal lobe DAI predicts attention following TBI. Aims: To establish the trajectory of attention problems in children with TBI as rated by parents and teachers, and to gain an understanding of whether and how acute DAI in the frontal lobes is related to attention ratings. Methods: 58 children/adolescents with mild to severe TBI were enrolled and followed (2009–2013) from PICUs at 5 Canadian children’s hospitals. Institutional Review Boards provided approval of the study. Parents and teachers completed questionnaires assessing ADHD symptoms (Conners Rating Scale – 3rd Edition) at baseline, 3, 6, and 12 months post-injury. Brain MRIs, obtained within first 5 days post-injury, were classified using a novel clinical tool, developed at SickKids. Results: Children with acute frontal DAI showed a pattern of persistently elevated symptoms of inattention and hyperactivity, whereas those without frontal DAI showed initial elevations in post-injury symptoms that recovered to baseline levels. Conclusions: Children with TBI who sustain diffuse axonal injury to the frontal lobes are at risk for persisting attention and hyperactivity difficulties. MRI should be part of routine care to detect DAI with particular attention being paid to injury in the frontal lobe.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,765 | 0,647 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».