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Enregistrement W2625763886 · doi:10.1055/s-0037-1602836

Perspectives on the Psychosocial Management of Oromandibular Dystonia

2017· review· en· W2625763886 sur OpenAlexaff
Lauren Siegel, Allyson D. Page

Notice bibliographique

RevueSeminars in Speech and Language · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVoice and Speech Disorders
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosocialDysarthriaIntelligibility (philosophy)DroolingMedicineDystoniaPhysical medicine and rehabilitationTonic (physiology)Quality of life (healthcare)PopulationAudiologyPsychologyPsychiatryNursingDentistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Oromandibular dystonia (OMD) is a rare disorder of movement characterized by tonic muscle contractions that can result in involuntary, repetitive, and patterned muscle contractions of the lingual musculature, labial musculature, and/or muscles of mastication. As a result, dysarthria can be present that can lead to reduced speech intelligibility and have an adverse impact on psychosocial functioning. In this article, we will describe the clinical and speech characteristics of OMD and the various methods of treatment. Then we will introduce and describe patient-reported outcome measures that assess two aspects of psychosocial functioning: communicative participation and quality of life. We will describe the current state of knowledge as it relates to communicative participation and quality of life in this clinical population, and, finally, we will advocate that speech-language pathologists have a unique role in the care of individuals with OMD through the inclusion of patient-reported outcome measures to provide a comprehensive and holistic management plan.

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)0,000
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,691

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,341 · 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'étudeAutre devis
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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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