Combined therapy of positive interventions and cognitive training for reducing neurobehavioral symptoms of traumatic brain injury: A clinical case
Notice bibliographique
Résumé
Introduction There is a need to study therapies that may contribute to the successful rehabilitation of veterans with traumatic brain injury (TBI) and increase their effective interaction with the stressful environment, reduce the severity of symptoms. Combined short-term therapies may have potential. Objectives To analyze the clinical case of combined psychological treatment of TBI in a Ukrainian combat veteran with reduced resilience Methods The clinical case of Ukrainian combat veteran with TBI is presented. Montreal Cognitive Assessment (MoCA) was used to assess cognitive domains. Neurobehavioral symptom inventory (NSI) was used to assess neurobehavioral symptoms of TBI. CD-RISC was used to assess resilience. In addition to pharmacotherapy, the patient agreed to undergo a combined program of psychological therapy of 3 short-term positive intervention sessions and 3 cognitive training sessions. Results MoCA result prior to treatment was 24 p., NSI – 38 p., CD-RISC – 44 p. (lower than in population). After the combined therapy, the results of the assessment with MoCA were 26 points, NSI was 17 points, CD-RISC – 47 points. Subjectively, the patient noted an improvement in emotional state, better resilience, and a significant reduction in the intensity of cognitive symptoms. Conclusions Combining positive interventions with cognitive training can have the potential to significantly improve the neurobehavioral and cognitive functioning of war veterans with traumatic brain injury, and also possibly increase resilience. Further research in this direction will be conducted to obtain more reliable results.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».