What traditional neuropsychological assessment got wrong about mild traumatic brain injury. I: historical perspective, contemporary neuroimaging overview and neuropathology update
Notice bibliographique
Résumé
PRIMARY OBJECTIVE: This is Part I of a four-part review that examines traditional neuropsychological assessment methods and techniques in mild traumatic brain injury (mTBI). Absence of neuropsychological findings has been used to argue no residual neuropathological effects from mTBI. However, given the current potential that advanced multimodality and quantitative neuroimaging can now demonstrate about underlying neurobiology of brain-behavior relations, this review shows that traditional neuropsychological test as standalone findings cannot directly address the underlying complexities of detecting mTBI neuropathology. RESEARCH DESIGN: This is a review. METHODS AND PROCEDURES: century advanced neuroimaging and improved understanding of the neurobiology and potential neuropathology of mTBI. MAIN OUTCOME AND RESULTS: Traditional neuropsychological methods were never developed for detecting subtle changes in neurocognitive or neurobehavioral functioning as a standalone procedure and likewise, never designed to address the multifaceted issues related to symptom burden from having sustained a mTBI, especially after three-months post-injury. Advanced neuroimaging methods have the potential to inform the clinician and researcher about potential neurobiological factors to best understand relevant neuropsychological outcome factors associated with mTBI outcome. A model is presented that helps explain how adaptation and accommodation may occur after mTBI within the context of 'normal' traditional neuropsychological test findings. CONCLUSIONS: The limitations of traditional neuropsychological testing in mTBI outlined within the context of how advanced neuroimaging improves our understanding of mTBI outcome.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».