Behavior Rating Inventory of Executive Function Adult Version in Patients with Neurological and Neuropsychiatric Conditions: Symptom Levels and Relationship to Emotional Distress
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The present study explored the level of self-and informant reported executive functioning in daily living using the Behavior Rating Inventory of Executive Function-Adult Version (BRIEF-A) in a large sample comprising healthy adults and patient cohorts with neurological and neuropsychiatric disorders. The relationship to neuropsychological test performance and self-reported emotional distress was explored, as well as the applicability of U.S. normative data. METHODS: Scores on the self- and informant reported BRIEF-A are presented, along with scores on standardized cognitive tests, and on rating scales of self-reported emotional distress in a Norwegian healthy comparison group (n=115), patients with severe traumatic brain injury (n=125), focal frontal lobe damage (n=29), focal cerebellar lesion (n=24), Parkinson's disease (n=42), attention deficit hyperactivity disorder (n=34), type II bipolar disorder (n=21), and borderline personality disorder (n=18). RESULTS: Strong associations were observed between the BRIEF-A and emotional distress in both the healthy group and in neurological groups, while no or weak relationships with IQ and performance-based tests of executive function were seen. The relationship between BRIEF-A and emotional distress was weaker in the neuropsychiatric patient groups, despite high symptom load in both domains. Healthy participants tended to have BRIEF-A scores 1/2-3/4 SD below the U.S. normative mean of T score=50. CONCLUSIONS: The study demonstrates the need to interpret BRIEF-A results within a broad differential diagnostic context, where measures of psychological distress are included in addition to neuropsychological tests. Uncertainty about the appropriateness of U.S. normative data in non-U.S. countries adds to the need for interpretive caution. (JINS, 2016, 22, 682-694).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».