Satisfaction With In-Home Speech Telerehabilitation in Post-Stroke Aphasia: an Exploratory Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Patient satisfaction with healthcare has a major impact on clinical outcomes and compliance. Satisfaction with telehealth services for speech and language problems has been documented but not in post-stroke aphasia. The main objective here was to evaluate patient satisfaction with speech tele rehabilitation based on the PACE pragmatic rehabilitation approach in post-stroke aphasia. This study was embedded in a pre-/post-test feasibility and efficacy study in which 20 patients with chronic post-stroke aphasia received 3 weeks of speech therapy (9 sessions) through in-home tele-rehabilitation. A telerehabilitation platform based on a commercial videoconferencing system (Tandberg 550 MXP) with custom software was used to transmit audio, video and data through a high-speed Internet connection between the participant’s home and the clinician. Participants’ satisfaction with in-home telerehabilitation and healthcare received was assessed using French adaptations of the Telemedicine Satisfaction Questionnaire and Health Care Satisfaction Questionnaire. Satisfaction with functional communication, i.e. communication in common situations of daily life, was compared pre- and post-intervention with participants and caregivers. Participants’ satisfaction with in-home telerehabilitation was excellent (94%±4.3%). Satisfaction with healthcare received was good overall (80%±11.4%) and for three factors measured independently, i.e. relationship with healthcare professional (84%±12.5%), services delivered (73%±13.8%), and general healthcare organization (84%±12.0%). Participants’ and caregivers’ satisfaction with communication was higher after the intervention (p=0.001 and p<0.001, respectively) and was correlated with age (r=-0.60; p=0.007). Patients with post-stroke aphasia receiving speech tele-therapy were very satisfied with this service delivery method. Also, technology use was not an issue for seniors post-stroke.
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 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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».