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Enregistrement W2766194916 · doi:10.33015/dominican.edu/2017.ot.rp.19

Functional Cognitive Activities for Adults with Traumatic Brain Injury

2017· preprint· en· W2766194916 sur OpenAlexaboutno aff
Karen Huang, Ashley M. Cook, Ajay Pala

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneralizability theoryTraumatic brain injuryCognitionPsychologyClinical psychologyIntervention (counseling)Cognitive skillPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyMedicineDevelopmental psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

These pilot case studies investigated the effectiveness of the Functional Cognitive Activities for Adults with Brain Injury: A Sequential Approach (FCA) in generalizing functional cognitive skills across meaningful occupations for adults with traumatic brain injury (TBI). This quasi-experimental pretest-posttest design consisted of two participants with TBI. Both participants received occupation-based intervention sessions twice a week and equaled a total of 14 sessions each. For pretest, the two participants were given three assessments to track changes with aspects of functional cognition and engagement in occupations: the Canadian Occupational Performance Measure (COPM), Kohlman Evaluation of Living Skills (KELS), and Goal Attainment Scale (GAS). After completing the treatment sessions, the participants completed the COPM, KELS, and GAS as posttest measures. Four months later, the COPM and the GAS were administered along with a brief phone interview to determine if generalization of strategies to overcome cognitive deficits has occurred. Findings from this study provide preliminary evidence supporting the effectiveness of the FCA approach in improving functional cognitive skills and generalizability of skills to novel tasks in individuals with TBI.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,252 · 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
GenreAutre

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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