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Enregistrement W2887077183 · doi:10.1080/14999013.2018.1476422

Prevalence and Nature of Structural Brain Abnormalities in Batterers: A Magnetic Resonance Imaging Study

2018· article· en· W2887077183 sur OpenAlexaff
Natalia Bueso‐Izquierdo, Juan Verdejo‐Román, José Pablo Martínez Barbero, Miguel Ángel Pérez-Rosillo, Miguel Pérez-Garcı́a, Natalia Hidalgo‐Ruzzante, Stephen D. Hart

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Forensic Mental Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal and fetal brain pathology
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMagnetic resonance imagingFunctional magnetic resonance imagingPsychologyNuclear magnetic resonanceNeuroimagingNeuroscienceMedicinePsychiatryPhysicsRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Past research has found differences in the brain activation of batterers vs. other offenders in response to depictions of violence, but it is not known whether these functional differences are associated with structural brain abnormalities (SBAs). Objective: Investigate the prevalence and nature of SBAs in batterers using neuroimaging methods. Method: Two neuroradiologists independently diagnosed SBAs based on Magnetic Resonance Imaging scans for the 21 batterers and 20 other offenders. All participants had been screened to ensure that they had no obvious brain damage secondary to neurological injury or insult, including traumatic brain injury. Results: One participant had both a major and minor SBA; 13 had one or more minor SBAs. Most were judged to be not clinically relevant. Conclusion: SBAs are not strongly or specifically associated with IPV, and it is unlikely they are responsible for the differences in brain functioning between batterers and other offenders observed in past research.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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