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Record W2548917715

SOMNOLENCE, FATIGUE ET FONCTIONNEMENT ATTENTIONNEL SUITE À UN TRAUMATISME CRANIOCÉRÉBRAL

2012· article· fr· W2548917715 on OpenAlexfundno aff
Simon Beaulieu‐Bonneau

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2012
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicMusculoskeletal pain and rehabilitation
Canadian institutionsnot available
FundersCanadian Institutes of Health Research
KeywordsSomnolencePsychologyAudiologyMedicine
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette thèse doctorale s’intéresse aux conséquences à long terme suite à un traumatisme craniocérébral (TCC) modéré à sévère. L’étude vise à documenter la présence, la sévérité et les corrélats des problèmes de somnolence, de fatigue et de sommeil. Un second objectif est d’évaluer les aspects attentionnels de vitesse de traitement de l’information, d’attention sélective et d’attention soutenue. Dans un troisième temps, la thèse a pour but d’explorer les relations entre la somnolence, la fatigue et le sommeil, d’une part, et le fonctionnement attentionnel, d’autre part. Vingt-deux adultes ayant subi un TCC modéré à sévère entre 1 et 11 ans avant leur implication dans l’étude sont comparés à 22 participants contrôles appariés selon l’âge, le sexe et le niveau d’éducation. L’étude comporte un enregistrement polysomnographique nocturne et diurne, trois tests neuropsychologiques d’attention, une tâche sur un simulateur de conduite automobile, et des mesures subjectives de somnolence, de fatigue et de sommeil. Les résultats du premier article démontrent un niveau de fatigue significativement plus élevé chez les participants TCC, alors que les groupes ne diffèrent pas sur les mesures de somnolence objective ou subjective. L’impact des problèmes de somnolence sur la productivité générale, le temps passé au lit dans la nuit, et la fréquence et la durée des siestes dans la journée sont significativement plus élevés dans le groupe TCC. Les résultats du deuxième article révèlent que les participants TCC performent significativement moins bien aux mesures de vitesse de traitement de l’information et d’attention soutenue dérivées des tests neuropsychologiques et de la tâche de conduite simulée, alors que les groupes ne diffèrent pas sur l’attention sélective. Des associations significatives sont démontrées entre une performance attentionnelle inférieure et une moins bonne continuité du sommeil ou un niveau plus élevé de somnolence, principalement dans le groupe TCC. Aucune relation n’est observée entre les mesures d’attention et de fatigue. Les résultats de la thèse suggèrent que la fatigue est un symptôme plus proéminent que la somnolence plusieurs années après un TCC modéré à sévère. Le recours à des stratégies compensatoires telles que d’augmenter les opportunités de sommeil semble être une pratique courante. Les résultats confirment que la vitesse de traitement de l’information demeure affectée plusieurs années après un TCC et indiquent que l’attention soutenue pourrait aussi être compromise. L’attention semble être reliée à la continuité du sommeil et à la somnolence, suggérant que les patients, cliniciens et chercheurs devraient porter attention à cette interaction.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.677
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.015
GPT teacher head0.232
Teacher spread0.217 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations1
Published2012
Admission routes1
Has abstractyes

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