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Enregistrement W1983299926 · doi:10.1044/1092-4388(2013/12-0352)

Effects of Spaced Retrieval Training on Semantic Memory in Alzheimer's Disease: A Systematic Review

2013· review· en· W1983299926 sur OpenAlexafffund
Shiri Oren, Charlene Willerton, Jeff Small

Notice bibliographique

RevueJournal of Speech Language and Hearing Research · 2013
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory Processes and Influences
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-clésSemantic memoryPsychologyCognitive psychologyDiseaseAlzheimer's diseaseNatural language processingCognitionMedicineNeuroscienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: This article reports on a systematic review and meta-analysis of the effects of spaced retrieval training (SRT) on semantic memory in people with Alzheimer’s disease (AD) or related disorder. METHOD: An initial systematic database search identified 454 potential studies. After screening and de-duplication, 35 studies that used SRT with the population of interest remained. The authors used an appraisal point system to evaluate the quality of the studies. Twelve of the 35 studies met inclusion and exclusion criteria and passed the appraisal point system cutoff. The 12 studies were classified as Level I and II evidence. RESULTS: Although the 12 studies varied in terms of design, methodology, and quality, SRT was shown to have important positive effects on learning semantic information across the included studies. CONCLUSIONS: The findings indicate that SRT is an effective semantic memory training technique for people with AD, and consequently, recommendations are suggested for implementing SRT in practice settings. Continued research in this domain is also warranted to address limitations and gaps in the current body of research evidence, including variability in SRT protocols, effects of dementia severity on learning outcomes, maintenance effects, generalization, and the role of explicit and implicit learning in SRT.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,188
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,254 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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