Known, lost, and recovered: Efficacy of formal‐semantic therapy and spaced retrieval method in a case of semantic dementia
Notice bibliographique
Résumé
Background: Few studies have addressed rehabilitation in semantic dementia. A potentially promising method is formal‐semantic therapy, which consists of tasks in which the names of concepts and their semantic characteristics are presented. It could also be enhanced by spaced retrieval, a learning method improving retention through recalling information after increasing recall intervals. Aims: This study explores the efficacy of both a formal‐semantic therapy and the spaced retrieval method to restore lost concepts in TBo, a woman with semantic dementia. Methods & Procedures: The formal‐semantic therapy consisted of giving TBo semantic feedback followed by a cueing technique to facilitate naming. Formal‐semantic therapy with simple repetition was compared to formal‐semantic therapy with spaced retrieval. TBo's performance was measured throughout the study with picture naming and generation of verbal attributes. Two untrained lists were also measured for generalisation effects. Outcomes & Results: Results indicate that, after therapy, TBo could name 3/8 of the trained items, compared to no items on the untrained lists. She also showed an increase in performance for the evocation of specific semantic attributes of concepts, reaching 6/8 of correct responses. Moreover, she maintained her performance up to 5 weeks after the end of the study. Finally, when compared to simple repeated practice, spaced retrieval did not enhance learning and no generalisation was observed between trained and non‐trained categories. Conclusions: Along with recent results reported in the literature, TBo's results confirm that people with semantic dementia can improve their naming performance with training but that this is limited. However, formal‐semantic therapy seems very promising for retraining specific semantic attributes. Instead of focusing on naming, we suggest that therapies used in semantic dementia should aim at restoring specific and functionally relevant concepts to enable the individuals to be more autonomous in daily living. The first author was supported by PhD awards from the Quebec Rehabilitation Research Network, the Canadian Institutes of Health Research, the Interdisciplinary Training in Research on Health and Aging, and the Ordre des ergothérapeutes du Québec. The authors also wish to thank TBo for her enthusiastic participation in this study, as well as Lindsey Nickels, Karen Croot, Kim S. Graham and two anonymous reviewers for their invaluable comments on earlier drafts of this paper.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».