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Machine learning modelling of neuropsychological performance could determine vocational training outcome after a brain injury: Case report - 20/02/21

Doi : 10.1016/j.rehab.2020.01.009 
Romina Manoli a, Laurence Chartaux-Danjou b, Helene Delecroix a, b, Walter Daveluy b, Fabien Torre c, Christine Moroni a,
a University of Lille, ULR 4072 - PSITEC - Psychologie: Interactions Temps Émotions Cognition, Lille, France 
b UEROS Lille, UGECAM Hauts-de-France, France 
c Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille (CRIStAL), CNRS UMR 9189, University of Lille, Lille, France 

Corresponding author at: PSITEC Lab (EA 4072), University of Lille, Domaine Universitaire du Pont de Bois, BP 60149, 59650 Villeneuve-d’Ascq, France.PSITEC Lab (EA 4072), University of Lille, Domaine Universitaire du Pont de BoisBP 60149Villeneuve-d’Ascq59650France
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Keywords : Brain injuries, Epilepsy, Cognition, Neuropsychology, Rehabilitation, Vocational education


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Vol 64 - N° 1

Article 101377- janvier 2021 Retour au numéro
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  • Estimating the epidemiology of mild traumatic brain injury in France from case mix of emergency departments
  • Liliane Manitchoko, Virginie Bourdin, Philippe Azouvi, Romain Hellmann, Loic Josseran
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  • Ecological assessment of numerical skills in adults with left stroke
  • Hélène Robert, Marie Villain, Cécile Prevost-Tarabon, Marlène Cocquelet-Bunting, Bertrand Glize, Pascale Pradat-Diehl, Eleonore Bayen

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