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Enregistrement W2897237719 · doi:10.1080/87565641.2018.1522538

Predictors of Cognitive and Academic Outcome following Childhood Subcortical Stroke

2018· article· en· W2897237719 sur OpenAlexaff
Robyn Westmacott, Kyla P. McDonald, Samantha D. Roberts, Gabrielle deVeber, Daune MacGregor, Mahendranath Moharir, Nomazulu Dlamini, Tricia S. Williams

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Neuropsychology · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyBasal gangliaStroke (engine)Working memoryNeuropsychologyExecutive functionsCognitionAnxietyThalamusVerbal fluency testNeuropsychological assessmentDevelopmental psychologyPsychiatryClinical psychologyNeuroscienceCentral nervous system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Childhood arterial ischemic stroke often involves basal ganglia and thalamus but little is known about neuropsychological outcomes in this group. We examined intellectual ability, academics, attention, executive function, and psychological diagnoses in children and adolescents (6-20 years of age) with childhood stroke involving the basal ganglia (n = 32) or thalamus (n = 12). Intellectual ability was age-appropriate but working memory was significantly lower than expected. Compared to the normative mean, the stroke group exhibited significantly weaker performance in reading comprehension, math fluency, attention, and greater challenges with executive function. Children with basal ganglia stroke had weaker working memory and were more likely to receive diagnoses of Attention Deficit Hyperactivity Disorder and Anxiety Disorder than those with thalamic stroke. Lesion size was most important in predicting working memory ability, whereas age at stroke and age at test were important in predicting academic ability.

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)0,004
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,309 · 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

Citations38
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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