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Enregistrement W2246209597 · doi:10.1515/ijamh-2015-0039

Neurogenic speech sequelae following suicide attempt by hanging: a case report

2015· article· en· W2246209597 sur OpenAlexaff
Manal Muhammed Wazeer, Sunila John, Bellur Rajashekhar

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Adolescent Medicine and Health · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRestraint-Related Deaths
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyMedicineMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Attempting suicide by hanging has become one of the most preferred means among adolescents. Individuals who survive a suicide attempt by hanging have a range of deficits, including neuropsychological, neuropsychiatric, pulmonary and even speech and language deficits. Literature regarding speech and language deficits in cases of near hanging is especially limited. OBJECTIVE: This study aimed to demonstrate the sequelae of neurogenic speech deficits following a suicide attempt by hanging, the treatment strategies, and prognostic issues in one such case. METHODS: We report of Patient X who attempted suicide by hanging. The patient was admitted and a detailed speech and language evaluation was completed. RESULTS: Patient X was diagnosed with hypoxic-ischemic encephalopathy with organic amnesic syndrome. Consequent to the neurogenic insult, the patient demonstrated speech deficits that were characterized by moderate flaccid dysarthria and neurogenic stuttering. Patient X underwent a week of treatment, subsequent to which there was an improvement in certain speech subsystems. However, the neurogenic stuttering symptoms did not resolve completely even post therapy. CONCLUSION: Individuals who survive a suicide attempt by hanging have a range of deficits, including speech deficits that need to be addressed by a speech language pathologist. This case report is an eye opener for speech language pathologists regarding their role in such cases.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations4
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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