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Enregistrement W2149078861 · doi:10.1684/pnv.2013.0395

Non-pharmacological therapies for language deficits in the agrammatic and logopenic variants of primary progressive aphasia: a literature review

2013· review· en· W2149078861 sur OpenAlexaff
Sonia Routhier, Karine Gravel-Laflamme, Joël Macoir

Notice bibliographique

RevueGériatrie et Psychologie Neuropsychiatrie du Viellissement · 2013
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensInstitut Universitaire en Santé Mentale de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrimary progressive aphasiaAphasiaPsychological interventionPsychologyAugmentative and alternative communicationAphasiologyCognitive psychologyMedicineNeuroscienceDiseaseFrontotemporal dementiaDementiaPsychiatryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Primary progressive aphasia is a neurodegenerative condition characterised by a progressive and isolated disorder of expressive language, associated with atrophy of the left posterior frontoinsular region (nonfluent/agrammatic variant) or with atrophy of the left temporoparietal junction area (logopenic variant). This literature review reports studies about language therapies for these two variants of primary progressive aphasia. More precisely, the review presents the behavioral interventions and the augmentative/alternative communication tools reported in the literature to improve language performances or to compensate for language difficulties. Most of these studies reported that interventions are efficient. However, inconsistent results are found regarding maintenance of improvement and generalization to untreated language abilities. Other studies are still required to establish the clinical relevance of interventions for language and communication disorders in primary progressive aphasia. In these studies, the use of more ecological interventions focusing on the specific needs of people living with this disease should be specifically addressed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,327 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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