Effects of Epilepsy on Language Functions: Scoping Review and Data Mining Findings
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This study involved a scoping review to identify possible gaps in the empirical description of language functioning in epilepsy in adults. With access to social network data, data mining was used to determine if individuals with epilepsy are expressing language-related concerns. Method: For the scoping review, scientific databases were explored to identify pertinent articles. Findings regarding the nature of epilepsy etiologies, patient characteristics, tested language modalities, and language measures were compiled. Data mining focused on social network databases to obtain a set of relevant language-related posts. Results: The search yielded 66 articles. Epilepsy etiologies except temporal lobe epilepsy and older adults were underrepresented. Most studies utilized aphasia tests and primarily assessed single-word productions; few studies included healthy control groups. Data mining revealed several posts regarding epilepsy-related language problems, including word retrieval, reading, writing, verbal memory difficulties, and negative effects of epilepsy treatment on language. Conclusion: Our findings underscore the need for future specification of the integrity of language in epilepsy, particularly with respect to discourse and high-level language abilities. Increased awareness of epilepsy-related language issues and understanding the patients' perspectives about their language concerns will allow researchers and speech-language pathologists to utilize appropriate assessments and improve quality of care.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».