Therapeutic Interventions for Aphasia Initiated More than Six Months Post Stroke: A Review of the Evidence
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Aphasia effects up to 38% of acute stroke patients. For many of these individuals, this condition persists far beyond the acute phase. The purpose of this review is to evaluate the effectiveness of therapeutic interventions for aphasia initiated more than 6 months post stroke. METHODS: A literature search was conducted for articles in which aphasia treatments were initiated more than 6 months post stroke. Searches were conducted in multiple databases including MEDLINE, Scopus, CINAHL, and EMBASE. RESULTS: A total of 21 randomized controlled trials (RCTs) met the inclusion criteria. There is good evidence to suggest that the use of computer-based treatments, constraint-induced therapy, intensity of therapy, group language therapies, and training conversation/communication partners are effective treatments for chronic aphasia. Repetitive transcranial magnetic stimulation, transcranial direct current stimulation, and the use of the drugs piracetam, donepezil, memantime, and galantamine have also demonstrated evidence that they are effective treatments of aphasia 6 months or more post stroke onset. Neither filmed language instruction nor the drug bromocriptine has been shown to be effective in treating chronic aphasia. CONCLUSIONS: There is evidence to support the use of a number of treatments for chronic aphasia post stroke. Further research is required to fully support the use of these interventions and to explore the effectiveness of other aphasia interventions in the chronic stage.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».