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Enregistrement W4214619061 · doi:10.1375/brim.10.1.89

Abstracts of the 32nd Brain Impairment Conference, 7–9 May, 2009, Sydney

2009· article· en· W4214619061 sur OpenAlexaff
Adele Diamond, Jennie Ponsford, Jonathan J. Evans, Marcus A. Stoodley, Keith Owen Yeates, H. Gerry Taylor, Jerome Rusin, Barbara A. Bangert, Ann Dietrich, Kathryn E. Nuss, Martha Wright

Notice bibliographique

RevueBrain Impairment · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoBaycrest Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProject commissioningPublishingAction (physics)EngineeringPolitical scienceLawPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

I t has been widely reported that individuals with traumatic brain injury (TBI) may develop psychiatric problems post-injury.However there is considerable variability in reported rates of disorders, which reflects significant methodological differences in studies, in terms of measures used, recruitment methods, participants' injury severity, time since injury and documentation of pre-injury psychiatric and substance use disorders.Few studies have examined a range of disorders, most having focused on depression.In this workshop, results of both retrospective and prospective studies will be presented, which have aimed to establish the frequency of Axis 1 psychiatric disorders pre-and post-TBI, in participants up to 5 years post-injury, predictors of post-injury psychiatric disorders including pre-injury disorders, and their association with functional outcome.Results of a second prospective study examining alcohol and drug use in the first three years after injury, relative to pre-injury consumption and in comparison with a demographically similar control group will also be presented.Factors associated with postinjury alcohol and drug use will be examined.The findings from these studies highlight the need for interventions to alleviate anxiety, depression and alcohol use after injury.Preliminary findings from intervention studies aimed at addressing these problems following TBI will be presented.

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)0,001
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,214
Score d'incertitude au seuil0,715

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2140,084

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,293 · 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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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