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Enregistrement W2033466897 · doi:10.1258/135763303769211256

Feasibility and outcome evaluation of a telemedicine application in speech–language pathology

2003· article· en· W2033466897 sur OpenAlexaff
Claude Sicotte, Pascale Lehoux, Julie Fortier-Blanc, Yves Leblanc

Notice bibliographique

RevueJournal of Telemedicine and Telecare · 2003
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueStuttering Research and Treatment
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStutteringTelemedicineFluencyAttendanceMedicineIntervention (counseling)CohortAudiologyOutcome (game theory)Physical therapyPsychologyHealth careNursingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This evaluative study assessed the feasibility and outcome of delivering speech-language services from a distance to children and adolescents who stutter. All six patients who formed the first cohort seen in the telespeech programme were included in the study. The results demonstrated that interactive videoconferencing can provide a feasible and effective care delivery model. Patient attendance was maintained throughout the intervention. All participants showed improved fluency. Stuttering ranged from 13% to 36% before treatment and 2% to 26% after treatment. All participants maintained at least part of their improved fluency during the six-month follow-up, when stuttering ranged from 4% to 32%. The study demonstrates that full assessment and treatment of stuttering in children and adolescents can be accomplished successfully via telemedicine.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,363 · 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

Citations108
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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