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Enregistrement W2050113674 · doi:10.1080/02687030801943005

Relearning lost vocabulary in nonfluent progressive aphasia with MossTalk Words®

2008· article· en· W2050113674 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAphasiology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensUniversity of OttawaToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAphasiaPrimary progressive aphasiaPsychologyRehabilitationVocabularyStroke (engine)Session (web analytics)Cognitive psychologyPhysical medicine and rehabilitationMedicineLinguisticsComputer scienceNeuroscienceDementia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The literature on aphasia has been growing rapidly, with reports of different therapeutic approaches for a post‐stroke anomia. While individuals with post‐stroke anomia frequently recover to some extent, the other end of the aphasia recovery continuum is occupied by those who experience relentless language dissolution as a result of progressive disorders such as primary progressive aphasia. One of the most recent additions to the field of aphasia rehabilitation is therapy whereby either part of or the entire therapy is administered via computer‐based programmes. There have been few treatment studies investigating the rehabilitation of language abilities in people with primary progressive aphasia (PPA). Aims: The objectives of this investigation were to examine the ability of PPA individuals to relearn lost words and to determine the extent of benefits derived from MossTalk Words®, a computer‐based treatment for anomia. Methods and Procedures: Using a multiple baseline across behaviours design, we explored treatment‐specific effects, maintenance, and generalisation of improvements derived from this therapy programme. Two participants with nonfluent PPA were treated, each on three lists of words for which low and stable baselines were first established. Sessions occurred two to three times a week. Treatment involved the presentation of a picture on the computer screen, with the participants being required to name it. Success in treatment was measured by probing list naming every second session. Once a participant attained 80% accuracy over two consecutive probes, or participated in 12 sessions (whichever occurred first), treatment of a list was terminated and the next list was started. Each participant was tested on all items immediately after therapy, and again 1 month later. Outcomes and Results: Both participants improved their naming skills with the MossTalk Words®. P1 required only four sessions to reach the proposed criterion of 80% (up to 100%) correct on each list. The effects of treatment were maintained immediately and, to a lesser degree, 4 weeks later. P2 required all 12 sessions for each of the three lists. Results were variable immediately after testing, but seemingly maintained 4 weeks later. Conclusions: The results demonstrate that both participants with primary progressive aphasia benefited (although to a different extent) from a computer‐based treatment for anomia. These results are encouraging and suggest that such a treatment may be a viable therapy approach for patients who suffer from PPA in the absence of a generalised cognitive impairment.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,710

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,239 · 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