ABSTRACT 365
Notice bibliographique
Résumé
Background and aims: When parents are asked to describe their long-term concerns for their child with TBI, they often target executive dysfunction. Executive functions (EFs) are those cognitive abilities that regulate, control, and manage other cognitive processes. The mechanism of TBI-related EF changes is not well understood. Aims: We assessed the pattern of EF changes over the first year post-injury, including what EFs are affected, whether and how they recover, and potential predictors of these changes. Methods: 53 youth, age 5 to 18 years, who had sustained complicated mild to severe TBIs were recruited from five children’s hospitals in Canada (Institutional Review Boards provided approval of the study). Parents completed rating of EF symptoms (Behaviour Rating Inventory of Executive Function) at time of injury (baseline) and at 3, 6, and 12 months post-injury. Serum protein and brain neuroimaging analysis provided potential biomarkers of TBI-related EF changes. Results: Parent reports of EF changes are heterogeneous following pediatric TBI with some abilities reportedly minimally affected (inhibition, planning, organization), while others exhibit decline in the first 3 months (working memory and initiation) or 6 months (emotional control, flexibility, and monitoring behaviour). Many EFs fail to fully recover one year following injury. Serum and brain biomarkers may predict persisting changes in EF. Conclusions: An acute brain MRI and serum biomarkers of brain injury may be important prognostic tools for predicting the course of EF changes following TBI, which is important for patients and their families because EFs are known to affect cognitive processes (memory and attention), academic achievement, and behaviour regulation.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,723 | 0,597 |
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 ».