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Enregistrement W4388281336 · doi:10.1037/neu0000930

Catastrophizing is associated with excess cognitive symptom reporting after mild traumatic brain injury.

2023· article· en· W4388281336 sur OpenAlexafffund
Shuyuan Shi, Edwina L. Picon, Mathilde Rioux, William J. Panenka, Noah D. Silverberg

Notice bibliographique

RevueNeuropsychology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésTraumatic brain injuryCognitionPsychologyClinical psychologyPain catastrophizingPhysical medicine and rehabilitationMedicinePsychiatryChronic pain

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Persistent cognitive symptoms after mild traumatic brain injury (mTBI) often do not correlate with objective neuropsychological performance. Catastrophizing (i.e., excessively negative interpretations of symptoms) may help explain this discrepancy. We hypothesize that symptom catastrophizing will be associated with greater cognitive symptom reporting relative to neuropsychological test performance in people seeking treatment for mTBI. METHOD: = 11.5). Validated questionnaires were used to assess catastrophizing, cognitive symptoms, and affective distress. Neuropsychological performance was assessed using the National Institutes of Health Toolbox Cognition Battery. Discrepancies between cognitive symptoms and cognitive functioning were operationalized using standard residuals from neuropsychological test performance scores regressed on cognitive symptom scores. Generalized linear models were run to measure the association between symptom catastrophizing, cognitive variables, and their discrepancy, with affective distress as a covariate. RESULTS: Symptom catastrophizing was associated with more severe cognitive symptoms when controlling for neuropsychological performance (β = 0.44, 95% CI [0.23, 0.65]). Symptom catastrophizing was also associated with higher subjective-objective cognition residuals (β = 0.43, 95% CI [0.22, 0.64]). Catastrophizing remained a significant predictor after affective distress was introduced as a covariate. CONCLUSIONS: Catastrophizing is associated with misperceptions of cognitive functioning following mTBI, specifically overreporting cognitive symptoms relative to neuropsychological performance. Symptom catastrophizing may be an important determinant of cognitive symptom reporting months after mTBI. (PsycInfo Database Record (c) 2024 APA, all rights reserved).

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)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,152
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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