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Enregistrement W1996747653 · doi:10.1161/01.str.0000198872.75377.34

Eliciting Information on Differential Sensation of Heat in Those With and Without Poststroke Aphasia Using a Visual Analogue Scale

2005· article· en· W1996747653 sur OpenAlexaff
Nicol Korner‐Bitensky, Eva Kehayia, Nicole Tremblay, Barbara Mazer, Fanny Singer, Jill Tarasuk

Notice bibliographique

RevueStroke · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensJewish Rehabilitation Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAphasiaMedicineVisual analogue scaleStroke (engine)AudiologyAnalysis of varianceRepeated measures designSensationPhysical therapyPsychologyPsychiatryCognitive psychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: Aphasia can result in an inability to communicate the presence, location, or intensity of pain. Although visual analogue scales (VASs) exist, it is unknown whether they are useful in assessing pain in individuals with aphasia. The objective was to determine whether those with poststroke aphasia could respond differentially to thermal stimuli of varying intensities using a standardized VAS. METHODS: Five groups of participants were assessed: those without stroke, those with stroke but without aphasia, and 3 groups with varying degrees of aphasia. A 10-cm vertical VAS was used to measure responses to varying thermal intensities delivered on the participant's forearm. RESULTS: Across all 5 groups, a similar proportion demonstrated ability to discriminate between 2 temperatures (chi2=1.899; P=0.75). When presented with 4 temperatures, all groups performed more poorly, yet with similar success rates across groups (chi2=0.1267; P=0.88). The repeated-measures ANOVA revealed no effect of group but a significant effect of temperature (P<0.0001). CONCLUSIONS: A VAS may be useful in clinical identification of differing intensities of stimuli in a substantial proportion of those with aphasia.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
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)0,0050,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,278 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations34
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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