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Enregistrement W1543314695 · doi:10.1590/s1980-57642014dn81000009

Rehabilitation of discourse impairments after acquired brain injury

2014· article· en· W1543314695 sur OpenAlexaff
Gigiane Gindri, Karina Carlesso Pagliarin, Fabíola Schwengber Casarin, Perrine Ferré, Yves Joanette, Róchele Paz Fonseca

Notice bibliographique

RevueDementia & Neuropsychologia · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésRehabilitationAphasiaAcquired brain injuryTraumatic brain injuryPsychologyPhysical medicine and rehabilitationInclusion (mineral)Psychological interventionCognitionMedicinePsychiatryNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Language impairments in patients with acquired brain injury can have a negative impact on social life as well as on other cognitive domains. Discourse impairments are among the most commonly reported communication deficits among patients with acquired brain damage. Despite advances in the development of diagnostic tools for detecting such impairments, few studies have investigated interventions to rehabilitate patients presenting with these conditions. OBJECTIVE: The aim of this study was to present a systematic review of the methods used in the rehabilitation of discourse following acquired brain injury. METHODS: The PubMed database was searched for articles using the following keywords: "rehabilitation", "neurological injury", "communication" and "discursive abilities". RESULTS: A total of 162 abstracts were found, but only seven of these met criteria for inclusion in the review. Four studies involved samples of individuals with aphasia whereas three studies recruited samples of individuals with traumatic brain injury. CONCLUSION: All but one article found that patient performance improved following participation in a discourse rehabilitation program.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,315
Score d'incertitude au seuil0,957

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,340 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations15
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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