The mentalizing network and theory of mind mediate adjustment after childhood traumatic brain injury
Notice bibliographique
Résumé
Childhood traumatic brain injury (TBI) affects over 600 000 children per year in the United States. Following TBI, children are vulnerable to deficits in psychosocial adjustment and neurocognition, including social cognition, which persist long-term. They are also susceptible to direct and secondary damage to related brain networks. In this study, we examine whether brain morphometry of the mentalizing network (MN) and theory of mind (ToM; one component of social cognition) mediates the effects of TBI on adjustment. Children with severe TBI (n = 15, Mage = 10.32), complicated mild/moderate TBI (n = 30, Mage = 10.81) and orthopedic injury (OI; n = 42, Mage = 10.65) completed measures of ToM and executive function and underwent MRI; parents rated children's psychosocial adjustment. Children with severe TBI demonstrated reduced right-hemisphere MN volume, and poorer ToM, vs children with OI. Ordinary least-squares path analysis indicated that right-hemisphere MN volume and ToM mediated the association between severe TBI and adjustment. Parallel analyses substituting the central executive network and executive function were not significant, suggesting some model specificity. Children at greatest risk of poor adjustment after TBI could be identified based in part on neuroimaging of social brain networks and assessment of social cognition and thereby more effectively allocate limited intervention resources.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».