Resilience-oriented intervention for war veterans with traumatic brain injury in remote period: study protocol and empirical evaluation of methodology
Notice bibliographique
Résumé
Much attention is paid worldwide to the development of interventions that affect veterans' resilience to reduce post-concussion and post-traumatic symptoms. However, today there are a few of them and they have insufficient evidence base for effectiveness in improving the mental state of veterans. This article presents a protocol and results of empirical evaluation of methodology of research aimed at improving the effectiveness of rehabilitation of war veterans with traumatic brain injury in remote period, based on the study of resilience cognitive and emotional components and its recovery by improving the complex of psychocorrection and prognosis. We plan to conduct the study on 2019-2023 with participation a total of 140 demobilized combatants in the ATO/OUF zone. For psychological assessment we plan to use the scale of neurobehavioral symptoms, the posttraumatic stress disorder checklist 5, hospital anxiety and depression scale, Montreal cognitive assessment scale, Chaban quality of life scale, Connor-Davidson resilience scale. To study the variability of dependent variables under the influence of psychocorrection, we plan to use analysis of variance. To study the prognostic value of changes in the cognitive and emotional components of resilience during the process of rehabilitation we plan to use a regression analysis. Based on the results of an empirical assessment, the selected methods make it possible to obtain a detailed characteristic of the resilience of war veterans with traumatic brain injury in remote period, to evaluate the effectiveness of the psychocorrection program and the prognostic value of changes in the cognitive and emotional components of resilience. Taking into account the methodology empirical assessment results, it can be expected that the main group and the comparison group socio-demographic and clinical indicators will be equivalent to each other, which will make it possible to assert their homogeneity and use for comparison. Methods of statistical processing of the data obtained correspond to the nature of the statistical data, make it possible to systematize the data, establish the degree of reliability and confirm the results obtained.
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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 | 0,037 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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 ».