Current Practices for Evaluation of Resonance Disorders in North America
Notice bibliographique
Résumé
Improving treatment outcomes for people with resonance problems (due to velopharyngeal disorders) is a priority for many speech-language pathologists (SLPs), but there exists a limited understanding of the practices SLPs are using to assess and monitor therapeutic effects in this population. The current study was designed to answer the following questions: (1) What are current clinical practices versus best practices for assessing resonance disorders, tracking therapeutic effects, and determining discharge criteria? (2) What assessment practices would SLPs prefer to use with clients who have resonance disorders? (3) What are barriers to SLPs' use of best practices? and (4) What effects do SLP demographics have on clinical practices? Thirty-eight SLPs, specializing in the treatment of resonance disorders, participated in the study. Responses were compared with best practice recommendations derived from the literature. Most clinicians were using low-tech assessment tools, often because they lacked access to high-tech tools. Demographics and training did not affect clinical assessment practices. There is a need to increase the availability of high-tech assessment tools to SLPs practicing in the area of resonance disorders, as consistent use of sophisticated assessment devices would exemplify contemporary thinking about the transfer of knowledge to practice in this area.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».