Examining the Prospective Relationship between Family Affective Responsiveness and Theory of Mind in Chronic Paediatric Traumatic Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
Childhood and adolescence coincide with rapid structural and functional maturation of brain networks implicated in Theory of Mind (ToM); however, the impact of paediatric traumatic brain injury (TBI) on the development of these higher order skills is not well understood. ToM can be partitioned into conative ToM , defined as the ability to understand how indirect speech acts involving irony and empathy are used to influence the mental or affective state of the listener; and affective ToM , concerned with understanding that facial expressions are often used for social purposes to convey emotions that we want people to think we feel. In a sample of 84 children with mild-severe TBI and 40 typically developing controls, this study examined the effect of paediatric TBI on affective and conative ToM; and evaluated the respective contributions of injury-related factors (injury severity/lesion location) and non-injury-related environmental variables (socio-economic status (SES)/family functioning) to long-term ToM outcomes. Results showed that the poorest ToM outcomes were documented in association with mild-complicated and moderate TBI, rather than severe TBI. Lesion location and SES did not significantly contribute to conative or affective ToM. Post-injury family affective responsiveness was the strongest and most significant predictor of conative ToM. Results suggest that clinicians should exercise caution when prognosticating based on early clinical indicators, and that group and individual-level outcome prediction should incorporate assessment of a range of injury- and non-injury-related factors. Moreover, the affective quality of post-injury family interactions represents a potentially modifiable risk factor, and might be a useful target for family-centred interventions designed to optimise social cognitive outcomes after paediatric TBI.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».