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Enregistrement W2342509858 · doi:10.1097/htr.0000000000000158

The Impact of Traumatic Brain Injury on Self-Identity

2015· review· en· W2342509858 sur OpenAlexaff
Elizabeth Beadle, Tamara Ownsworth, Jennifer Fleming, David Shum

Notice bibliographique

RevueJournal of Head Trauma Rehabilitation · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensFleming College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraumatic brain injuryIdentity (music)PsychologyPsychiatryArtAesthetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This review systematically appraised the evidence for changes to self-identity after traumatic brain injury (TBI) in adults and investigated associations between self-concept changes and neurocognitive and psychosocial functioning. METHODS: Systematic searches of 4 databases (PsycINFO, PubMed, CINAHL, and Cochrane Systematic Review Database) were undertaken from January 1983 to July 2014. Empirical studies were included if they used a quantitative measure of pre-/postinjury changes in self-concept after TBI or compared levels of self-concept between TBI and control participants. RESULTS: Fifteen studies met the review criteria and, despite methodological differences, provided mostly evidence of negative changes to self-concept. However, stability in self-concept and positive changes to sense of self were also reported in some studies. Furthermore, levels of self-esteem and personality characteristics did not significantly differ between participants with TBI and orthopedic/trauma controls. Negative self-concept changes were associated with emotional distress in 3 studies. CONCLUSIONS: People with TBI most commonly experience negative changes in self-identity; however, such changes are also reported after other traumatic events or injuries. Greater consistency in measurement of self-identity change and use of longitudinal designs is recommended to improve understanding of factors contributing to self-concept changes after TBI and to guide clinical interventions.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,150
Tête enseignante GPT0,505
Écart entre enseignants0,356 · 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'étudeSans objet
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

Citations87
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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