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Enregistrement W1488508015 · doi:10.1080/02687038.2015.1065468

Decision-making capacity and aphasia: speech-language pathologists’ perspectives

2015· article· en· W1488508015 sur OpenAlexaffabout
Salima Suleman, Tammy Hopper

Notice bibliographique

RevueAphasiology · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHealthcare Decision-Making and Restraints
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAphasiaPsychologySpeech-Language PathologyLinguisticsCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: In health care settings, a person’s ability to make decisions may be questioned as a result of neurological disease or injury that can affect cognitive function. To determine whether a person is able to make a decision, health care professionals are required to carry out an assessment of decision-making capacity (DMC; also known as capacity assessments). For individuals with aphasia, these types of assessment may be problematic because they rely heavily on language abilities. There is a growing body of literature available on capacity assessments of individuals with aphasia, yet there are few studies on the perspectives of speech-language pathologists (SLPs) related to DMC assessments of individuals with aphasia, including barriers and facilitators to valid assessments.Aims: The purpose of this study was to explore perspectives of SLPs on assessments of DMC with individuals with aphasia. The following research questions were of interest: (1) What do SLPs know about capacity assessment? (2) What are the perspectives of SLPs regarding the current state of capacity assessment of individuals with aphasia? (3) What recommendations do SLPs have regarding the assessment of DMC of persons with aphasia (PWA)?Methods and Procedures: In the context of a qualitative research paradigm, researchers carried out semi-structured interviews with 15 SLPs in Alberta, Canada. An interpretive description design was used for data analysis and interpretation.Outcomes and Results: Participants discussed three major topics: (1) knowledge of capacity of assessments; (2) assessments of DMC and PWA; and (3) involvement of SLPs in capacity assessments. Participants had very general knowledge of capacity assessments. Participants reported that they thought that PWA were at a disadvantage during capacity assessments. Participants recognised that SLPs have professional skills that enable them to enhance assessment of DMC in PWA. The results of this study confirm and extend findings from other international research studies.Conclusions: SLPs should be involved in capacity assessments for PWA. Their knowledge in the areas of communication and cognition are important to facilitate fair, valid capacity assessments. The findings of this study may be used to inform recommendations for SLPs to assume different roles in the capacity assessment process.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,163

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0140,032
Communication savante0,0110,010
Science ouverte0,0030,013
Intégrité de la recherche0,0060,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,335 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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