Effects of training volunteers to converse with nursing home residents with aphasia
Notice bibliographique
Résumé
Background: Nursing home residents with aphasia often experience social isolation. Providing trained conversation partners is one way to combat this problem, but evidence is needed for the effects of training conversation partners for persons with aphasia. The use of four college student volunteers was based on evidence for the benefits of intergenerational service‐learning programmes. Aims: The purpose of this study was to examine the effects of training four college student volunteers (SVs) to use multi‐modality communication with two nursing home residents with Broca's aphasia (RAs). Methods & Procedures: An ABA multiple baseline across subjects (SVs) and partners (RAs) design was used to examine the effects of the training programme in probe conversations. Each RA interacted with two SVs. Training consisted of five steps, with a criterion to move through each step of the programme, and to withdraw training. Thorough treatment fidelity procedures were used to ensure consistent training across subjects. Outcomes & Results: The SVs demonstrated marked increases in multi‐modality communication, with concomitant increases in RAs' comprehensibility. Sequential analyses revealed that multi‐modality communication is more likely than speech only to elicit RAs' comprehensible responses, with a stronger effect after training. Social validity ratings demonstrated that the changes in the quality of the conversations were clinically significant. Conclusions: This study revealed positive effects of training conversation partners of persons with aphasia to use multi‐modality communication. Intergenerational service‐learning programmes are one viable method to decrease social isolation and to increase opportunities for nursing home residents with aphasia to reveal their communicative competence.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».