Individual and environmental contributions to treatment outcomes following a neuroplasticity-principled speech treatment (LSVT LOUD) in children with dysarthria secondary to cerebral palsy: A case study review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study describes the use of a neuroplasticity-principled speech treatment approach (LSVT(®)LOUD) with children who have dysarthria secondary to cerebral palsy. To date, the authors have treated 25 children with mild-to-severe dysarthria, a continuum of gross and fine motor functions, and variable cognitive abilities. From this data set, two case studies are presented that represent as weak or strong responders to LSVT LOUD. These case studies demonstrate how individual and environmental features may impact immediate and lasting responses to treatment. Principles that drive activity-dependent neuroplasticity are embedded in LSVT LOUD and may contribute to positive therapeutic and acoustic outcomes. However, examination of the response patterns indicated that intensity (within and across treatment sessions) is necessary but not sufficient for change. Weak responders may require a longer treatment phase, better timing (e.g., developmentally, socially), and a more prominent desire to communicate successfully during daily activities. Strong responders appear to benefit from the intensity and saliency of treatment as well as from intrinsic and extrinsic rewards for using the trained skills for everyday communication. Finally, possibilities are presented for technological solutions designed to promote accessibility to the intensive task repetition and maintenance required to drive lasting changes.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle