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Enregistrement W2981448058 · doi:10.1044/2019_jslhr-h-18-0137

Effectiveness of Rehabilitation Approaches Proposed to Children With Severe-to-Profound Prelinguistic Deafness on the Development of Auditory, Speech, and Language Skills: A Systematic Review

2019· review· en· W2981448058 sur OpenAlexaff
Dominique Demers, François Bergeron

Notice bibliographique

RevueJournal of Speech Language and Hearing Research · 2019
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHearing Impairment and Communication
Établissements canadiensUniversité LavalCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsycINFORehabilitationLanguage developmentMEDLINEPsychologySpoken languageInclusion (mineral)AudiologyMedicineDevelopmental psychologyComputer scienceNatural language processing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this systematic review is to identify and evaluate the available scientific evidence on the effectiveness of rehabilitation approaches proposed to children with severe-to-profound prelinguistic deafness on the hearing, speech, and language skills development. Method Databases (PubMed, CINHAL, PsycInfo, Cochrane, ERIC, and EMBASE) were searched with relevant key words (children, deafness, rehabilitation approach, auditory, speech, and language). Studies published between 2000 and 2017 were included. The methodological quality of the studies was evaluated with the Quality Assessment Tool for Quantitative Studies, and the level of evidence was evaluated with the Oxford Centre for Evidence-Based Medicine Levels of Evidence. Every step of the selection and analysis was made by 2 independent judges. Results Of 1,739 articles listed in different databases, 38 met the inclusion criteria and were selected for analysis. The majority of included articles present a relatively low level of evidence. Rehabilitation approaches that do not include signs appear more frequently associated with a better auditory, speech, and language development, except for receptive language, than approaches that included any form of signs. Conclusion More robust studies are needed to decide on the approach to prioritize with severe-to-profound deaf children.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,007
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,325 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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