Trajectories of Executive Functions After Early Childhood Traumatic Brain Injury: Teacher Ratings in the Initial 81 Months Postinjury
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore teacher-rated trajectories of executive functioning (EF) after early childhood traumatic brain injury (TBI) and to identify injury-related, academic, and family factors associated with growth trajectories using latent class growth analysis. PARTICIPANTS: A total of 121 children who sustained a TBI or orthopedic injury (OI) between the ages of 3 and 7 years were recruited from 3 tertiary care children's hospitals and a general hospital in Ohio, including 57 with moderate or severe TBI and 64 with OI. DESIGN: Assessments were completed at baseline (0-3 months postinjury) and an average of 6, 12, 18, and 81 months postinjury. Changes in teacher-rated EF were modeled across time and heterogeneity in recovery and moderating factors was examined. MEASURES: Study variables included participant demographics, teacher-rated EF (Behavior Rating Inventory of Executive Function), family functioning (McMaster Family Assessment Device), and parenting style (Parenting Practices Questionnaire). RESULTS: Analysis of teacher-rated EF yielded 2 trajectories: Normative (64.71%) and At-Risk (35.29%). Traumatic brain injury was a weak predictor of membership in the At-Risk trajectory ( P = .05). Membership in the At-Risk trajectory (compared with Normative category) was associated with a higher incidence of Individualized Education Programs, higher baseline EF concerns, increased endorsement of authoritarian parenting, lower socioeconomic status, and non-White race. CONCLUSION: Teacher-rated EF after pediatric TBI differs from OI. Increased EF concerns over time were associated with increased baseline EF and characteristics of the home and school environment. These findings extend previous research on recovery of EF to educational settings and outline potentially modifiable risk factors that can maximize success in the school settings for children who experience early-childhood traumatic injury.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».