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Enregistrement W1588595169 · doi:10.5195/ijt.2014.6157

Combining Teletherapy and On-line Language Exercises in the Treatment of Chronic Aphasia: An Outcome Study

2015· article· en· W1588595169 sur OpenAlexaff
Richard Steele, Allison Baird, Denise McCall, Lisa Haynes

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Telerehabilitation · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensManitoba Beekeepers' Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAphasiaAshaConfidence intervalRating scalePhysical therapyPsychologyPollingAudiologyMedicineComputer scienceLinguisticsPsychiatryDevelopmental psychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report a 12-week outcome study in which nine persons with long-term chronic aphasia received individual and group speech-language teletherapy services, and also used on-line language exercises to practice from home between therapy sessions. Participants were assessed at study initiation and completion using the Western Aphasia Battery, a portion of the Communicative Effectiveness Index, ASHA National Outcome Measurement System, and RIC Communication Confidence Rating Scale for Aphasia; additionally participants were polled regarding satisfaction at discharge. Pretreatment and post-treatment means were calculated and compared, and matched t-tests were used to determine significance of improvements following treatment, with patterns of independent on-line activity analyzed. Analysis of scores shows that means improved on most measures following treatment, generally significantly: the WAB AQ improved +3.5 (p = .057); the CETI Overall (of items administered) - +17.8 (p = .01), and CCRSA Overall - + 10.4 (p = .0004). Independent work increased with time, and user satisfaction following participation was high.

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)0,000
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 enseignants0,188
Score d'incertitude au seuil0,227

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,350 · 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

Citations46
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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