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Enregistrement W4399270087 · doi:10.61838/kman.jppr.1.4.1

Neurorehabilitation Success: How Personality Influences Recovery

2023· article· en· W4399270087 sur OpenAlexaff
Seyed Alireza Saadati

Notice bibliographique

RevueJournal of Personality and Psychosomatic Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensToronto Rehabilitation Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurorehabilitationPersonalityPsychologyPhysical medicine and rehabilitationApplied psychologyRehabilitationMedicineSocial psychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neurorehabilitation is a critical aspect of recovery for individuals who have suffered neurological injuries or conditions, such as stroke, brain tumors, and acquired brain injuries. While the effectiveness of various neurorehabilitation techniques has been extensively studied, the role of personality in influencing recovery outcomes remains an intriguing and underexplored area. This letter aims to highlight the significance of personality traits in neurorehabilitation success and to suggest how incorporating personality assessments into rehabilitation programs can enhance recovery outcomes. Personality traits play a crucial role in influencing neurorehabilitation outcomes. By incorporating personality assessments into rehabilitation programs, clinicians can develop personalized interventions that cater to the unique needs of each patient. This approach can enhance engagement, adherence, and ultimately, recovery outcomes. Future research should continue to explore the interplay between personality and neurorehabilitation, with a focus on developing tailored therapeutic strategies that maximize the potential for recovery.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,203
Score d'incertitude au seuil0,537

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,168
Tête enseignante GPT0,509
Écart entre enseignants0,341 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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