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Enregistrement W2537931162 · doi:10.1044/2016_ajslp-15-0030

A Usability Study of Internet-Based Therapy for Naming Deficits in Aphasia

2016· article· en· W2537931162 sur OpenAlexafffund
Tijana Simić, Carol Léonard, Laura Laird, Jennifer Cupit, Fiona Höbler, Elizabeth Rochon

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Speech-Language Pathology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensUniversity of OttawaHeart and Stroke FoundationToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesHeart and Stroke Foundation of CanadaMarch of Dimes Foundation
Mots-clésAphasiaUsabilityThe InternetPsychologyComputer scienceWorld Wide WebCognitive psychologyHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: This study aimed to evaluate the usability of delivering the Phonological Components Analysis treatment for anomia (Leonard, Rochon, & Laird, 2008) remotely via the Internet to individuals with chronic poststroke aphasia. A secondary aim was to probe the experiences and satisfaction of clinicians in administering treatment at a distance. Method: Six individuals with mild-moderate aphasia and 2 trained clinicians participated in this usability study. Participants and clinicians underwent approximately 6 hr of treatment under observation by an independent observer. The usability characteristics of effectiveness, efficiency, and satisfaction were assessed. Results: Individuals with aphasia used the Internet-based Phonological Components Analysis therapy successfully, demonstrating independence and very few errors in completing online tasks. Overall, participant satisfaction was high, despite occasional difficulties with technical aspects of the system. Clinicians found the application easy to use but raised concerns about the participant-clinician interaction, perceiving rapport-building and communicating to be more difficult online than face-to-face. Conclusions: It is important to consider usability and the clinician's perspective in developing telepractice applications in speech-language pathology. Future directions include assessing the efficacy of remote treatment and collecting a larger sample of clinician data.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,224
Score d'incertitude au seuil0,493

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,295 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations28
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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