Real-life cognitive functioning after acquired brain injury: An experience sampling study
Notice bibliographique
Résumé
Background Acquired brain injury (ABI) often leads to cognitive impairments, typically measured with cognitive tests in controlled environments. However, cognitive functioning in daily life is likely to fluctuate. This study explored the relationship between traditional subjective and objective cognitive measures and cognitive variability throughout the day and hypothesized that retrospective complaints are more strongly associated with momentary than baseline objective performance, and that greater cognitive variability would relate to higher subjective complaints. It also explored within-person associations between momentary cognitive performance and momentary affect, fatigue, social company and setting. Methods We conducted an experience sampling method study among 41 ABI patients. Baseline measures (Checklist for Cognitive and Emotional consequences following stroke, Montreal Cognitive Assessment and Digit Symbol Substitution Test) were administered during a briefing session. Participants responded to seven semi-random daily beeps over seven days using a mobile app. Momentary cognitive performance was assessed with a short digital version of the Digit Symbol Substitution Test. Results On average, participants completed 79% of beeps. Contrasting our hypothesis, cognitive variability was not associated with retrospective cognitive complaints or baseline cognitive performance. Multilevel analyses showed that momentary concentration complaints (β = 0.10, p = 0.02), fatigue (β = 0.10, p = 0.01) and being away from home (β = 0.23, p = 0.04) were associated with lower momentary cognitive performance. Affect and social company did not significantly impact performance. No between-person effects were found. Conclusions Momentary concentration complaints more accurately reflect real-time cognitive performance than retrospective questionnaires. Momentary fatigue impacts real-life cognition after ABI. Measuring cognitive variability can contribute to understanding the cognitive consequences of ABI.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».