An exploratory review of resiliency assessments after brain injury
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People with brain injury can have lower resiliency compared to the general public. Yet, resiliency facilitates positive processes to negotiate adversity after brain injury. Therefore, measuring resiliency after a brain injury is important. OBJECTIVE: The review aimed to (1) identify self-report resiliency outcome measures for use with people after acquired brain injury, using the process-based Traumatic Brain Injury Resiliency Model as the guiding conceptual framework, and (2) summarize the psychometric properties of the identified outcome measures and the utility of these measures in clinical rehabilitation. METHOD: The COSMIN guidelines for systematic reviews were followed to ensure appropriate reporting for each measure. Databases CINAHL, EMBASE, Medline, and PsychINFO were searched and independently reviewed by two people. Articles providing data on psychometric properties for measures of resilience for people with brain injury were retrieved. Psychometric properties and clinical utility (number of items, scoring details) were summarized. RESULTS: Thirty-two articles were retrieved, including nine measures of resiliency: Acceptance and Action Questionnaire-Acquired Brain Injury, Confidence after Stroke Measure, Connor-Davidson Resilience Scale, Daily Living Self-Efficacy Scale, General Self-Efficacy Scale, Participation Strategies Self-Efficacy Scale, Resilience Scale, Robson Self-Esteem Scale, and the Stroke Self-Efficacy Questionnaire. All measures have acceptable to excellent psychometric properties in accordance with the COSMIN guidelines. CONCLUSION: There are established measures of resiliency in brain injury rehabilitation. Future work may explore use of these measures in a clinical context and implementation of rehabilitation goals for improving resiliency after brain injury.
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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 | 0,010 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,033 | 0,031 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».