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Enregistrement W2938562517 · doi:10.2196/13163

Therapist-Guided Tablet-Based Telerehabilitation for Patients With Aphasia: Proof-of-Concept and Usability Study

2019· article· en· W2938562517 sur OpenAlexvenueno aff
Stephan M. Gerber, Narayan Schütz, Arif Sinan Uslu, Nadine Schmidt, Carina Röthlisberger, Patric Wyss, Sandra Perny, Corina Wyss, Monica Koenig‐Bruhin, Prabitha Urwyler, Thomas Nyffeler, Laura Marchal–Crespo, Urs P. Mosimann, René M. Müri, Tobias Nef

Notice bibliographique

RevueJMIR Rehabilitation and Assistive Technologies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInselspital, Universitätsspital BernGottfried und Julia Bangerter-Rhyner-StiftungUniversity of Bern
Mots-clésTelerehabilitationUsabilityProof of conceptAphasiaComputer scienceAssistive technologyPhysical medicine and rehabilitationPsychologyHuman–computer interactionMedicineTelemedicineCognitive psychologyHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Aphasia is the loss or impairment of language functions and affects everyday social life. The disorder leads to the inability to understand and be understood in both written and verbal communication and affects the linguistic modalities of auditory comprehension, verbal expression, reading, and writing. Due to heterogeneity of the impairment, therapy must be adapted individually and dynamically to patient needs. An important factor for successful aphasia therapy is dose and intensity of therapy. Tablet computer-based apps are a promising treatment method that allows patients to train independently at home, is well accepted, and is known to be beneficial for patients. In addition, it has been shown to ease the burden of therapists. OBJECTIVE: The aim of this project was to develop an adaptive multimodal system that enables aphasic patients to train at home using language-related tasks autonomously, allows therapists to remotely assign individualized tasks in an easy and time-efficient manner, and tracks the patient's progress as well as creation of new individual exercises. METHODS: The system consists of two main parts: (1) the patient's interface, which allows the patient to exercise, and (2) the therapist's interface, which allows the therapist to assign new exercises to the patient and supervise the patient's progress. The pool of exercises is based on a hierarchical language structure. Using questionnaires, therapists and patients evaluated the system in terms of usability (ie, System Usability Scale) and motivation (ie, adapted Intrinsic Motivation Inventory). RESULTS: A total of 11 speech and language therapists (age: mean 28, SD 7 years) and 15 patients (age: mean 53, SD 10 years) diagnosed with aphasia participated in this study. Patients rated the Bern Aphasia App in terms of usability (scale 0-100) as excellent (score >70; Z=-1.90; P=.03) and therapists rated the app as good (score >85; Z=-1.75; P=.04). Furthermore, patients enjoyed (scale 0-6) solving the exercises (score>3; mean 3.5, SD 0.40; Z=-1.66; P=.049). CONCLUSIONS: Based on the questionnaire scores, the system is well accepted and simple to use for patients and therapists. Furthermore, the new tablet computer-based app and the hierarchical language exercise structure allow patients with different types of aphasia to train with different doses and intensities independently at home. Thus, the novel system has potential for treatment of patients with aphasia as a supplement to face-to-face therapy.

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,573

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeObservationnel
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

Citations42
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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