Introducing the model of cognitive-communication competence: A model to guide evidence-based communication interventions after brain injury
Notice bibliographique
Résumé
PRIMARY OBJECTIVE: Communication impairments associated with acquired brain injury (ABI) are devastating in their impact on family, community, social, academic, and vocational participation. Despite international evidence-based guidelines for communication interventions, evidence practice gaps include under identification of communication deficits, infrequent referrals, and inadequate treatment to realize functional communication outcomes. Evidence-informed communication intervention requires synthesis of abundant interdisciplinary research. This study describes the development of the model of cognitive-communication competence, a new model that summarizes a complex array of influences on communication to provide a holistic view of communication competence after ABI. RESEARCH DESIGN: A knowledge synthesis approach was employed to integrate interdisciplinary evidence relevant to communication competence. METHODS AND PROCEDURES: Development of the model included review of the incidence of communication impairments, practice guidelines, and factors relevant to communication competence guided by three key questions. This was followed by expert consultation with researchers, clinicians, and individuals with ABI. MAIN OUTCOMES AND RESULTS: The resulting model comprises 7 domains, 7 competencies, and 47 factors related to communication functioning and intervention. CONCLUSION: This model could bridge evidence to practice by promoting a comprehensive and consistent view of communication competence for evidence synthesis, clinical decision-making, outcome measurement, and interprofessional collaboration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,030 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».