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Enregistrement W2612542629

Detecting persistent attention impairments in high functioning young adults with a mild closed head injury

2010· article· en· W2612542629 sur OpenAlexaff
Janna Hendrickson, Amanda J. Clark, Lana J. Ozen, Myra A. Fernandes, Éric Roy

Notice bibliographique

RevueJournal of Exercise, Movement, and Sport · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTask (project management)PsychologyNeuropsychologyAction (physics)Physical medicine and rehabilitationAudiologyCognitive psychologyDevelopmental psychologyCognitionMedicinePsychiatry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mild closed head injuries (mCHI) are commonly associated with reports of persistent attention and memory impairment yet standardized neuropsychological tests often prove unable to detect these complaints. The purpose of this study was to determine if a more sensitive measure of attention impairment would better dissociate mCHI participants from controls. The Slip Induction Task was administered to 43 undergraduate students (21 mCHI). This task involves participants learning a sequence of hand movements to targets and after the sequence is well learned, occasionally requiring unexpected movements. These changes to the routine often induced action slips, where the participant incorrectly moved to the expected target. Surprisingly, we found that mCHI participants made fewer action slips than controls. However, when the unexpected movement was completed correctly, the mCHI participants took significantly longer to make this change than controls. Furthermore, only mCHI participants' speed on altered sequences predicted their likelihood of making errors. These results suggest that while the mCHI participants were more accurate, this came at a cost with respect to the amount of time required to correctly complete an unexpected movement. This implies that changes to the routine placed greater demands on the mCHI participants as reflected in a reduction in speed to compensate for their comparable accuracy.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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