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Enregistrement W2963887636 · doi:10.1080/02687038.2019.1643001

Using treatment to improve the production of emotive adjectives in aphasia: a single-case study

2019· article· en· W2963887636 sur OpenAlex
Kati Renvall, Lyndsey Nickels

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueAphasiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésEmotiveAphasiaPsychologyLanguage productionRepetition (rhetorical device)FeelingNounVerbPsychotherapistCognitive psychologyLinguisticsCognitionSocial psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Emotive adjectives are used in everyday conversations to express opinions and feelings and make evaluations (e.g., “interesting”, “intelligent”). It has been reported that people with aphasia have difficulty using emotive language and that they would like this to be targeted in therapy. However, the literature provides little guidance whether it is possible to improve production of emotive adjectives.Aims: Our aim was to test the hypothesis that a treatment technique that has been found to be effective in improving noun and verb retrieval (Repetition in the Presence of a Picture) would be effective in improving production of emotive adjectives.Methods & Procedures: This study involved GEC, a 66-year-old English-speaking man who presented with non-fluent aphasia including frequent word-finding difficulties and impaired production of emotive adjectives following a left-hemisphere stroke. Treatment was carried out using a single-subject multiple-baseline design consisting of two treatment periods each of 2 weeks preceded by four baseline measurements, with one within-treatment measurement and three post-treatment measurements (immediately, 1-week, and 11 weeks after the end of the treatment programme). The treatment comprised weekly meetings with the therapist and computer-presented, self-paced, home-practice using to treat 72 emotive adjectives (36 positive and 36 negative adjectives) associated with 24 pictures.Outcomes & Results: GEC’s ability to produce treated adjectives for treated pictures significantly improved. The effect was maintained for the positive items with maintenance for negative items close to significant. However, these item-specific effects of treatment did not generalise: No significant improvement was observed in producing new, untreated labels for the treated pictures. Nor was GEC able to use treated labels with pictures other than those with which they were treated. In addition, GEC’s performance in a connected speech task remained unchanged. These results indicate that the treatment effects were not only item-specific but also task-specific.Conclusions: This study provides the first demonstration that emotive adjective retrieval may be improved using a treatment method similar to that commonly used for treating nouns and verbs. This result was achieved after only 2 weeks of practice at home with a computer including sparse meetings with a therapist and targeting only single-word production of adjectives. While there was no evidence of generalisation across items or tasks, this study encourages further exploration of the topic. This should include replication across participants and the inclusion of more natural conversational tasks in the treatment to facilitate transfer.

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.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,356

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,231 · 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