Profiles of Executive Function Across Children with Distinct Brain Disorders: Traumatic Brain Injury, Stroke, and Brain Tumor
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study examined whether children with distinct brain disorders show different profiles of strengths and weaknesses in executive functions, and differ from children without brain disorder. METHODS: Participants were children with traumatic brain injury (N=82; 8-13 years of age), arterial ischemic stroke (N=36; 6-16 years of age), and brain tumor (N=74; 9-18 years of age), each with a corresponding matched comparison group consisting of children with orthopedic injury (N=61), asthma (N=15), and classmates without medical illness (N=68), respectively. Shifting, inhibition, and working memory were assessed, respectively, using three Test of Everyday Attention: Children's Version (TEA-Ch) subtests: Creature Counting, Walk-Don't-Walk, and Code Transmission. Comparison groups did not differ in TEA-Ch performance and were merged into a single control group. Profile analysis was used to examine group differences in TEA-Ch subtest scaled scores after controlling for maternal education and age. RESULTS: As a whole, children with brain disorder performed more poorly than controls on measures of executive function. Relative to controls, the three brain injury groups showed significantly different profiles of executive functions. Importantly, post hoc tests revealed that performance on TEA-Ch subtests differed among the brain disorder groups. CONCLUSIONS: Results suggest that different childhood brain disorders result in distinct patterns of executive function deficits that differ from children without brain disorder. Implications for clinical practice and future research are discussed. (JINS, 2017, 23, 529-538).
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».