Effect of word retrieval therapy on a patient with expressive aphasia: a case report
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.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT To verify the effect of word retrieval therapy on a patient with expressive aphasia. A forty-seven year-old, male, with 8 years of schooling, with complaints about not saying words after two ischemic stroke on the left hemisphere, participated in this study. The Montreal-Toulouse-Language Assessment Battery (MTL-BR), Brief Neuropsychological Assessment Instrument (NEUPSILIN-Af), Mini-Mental State Examination (MMSE) and Functional Assessment Communication Skills scale (ASHA-FACS) were used pre- and post-therapy. A baseline test with 50 words, 25 nouns and 25 verbs was applied to obtain data regarding naming ability. The sessions occurred twice a week, for 50 minutes. The intervention was based on a set of 25 images of nouns and verbs, in oral and written modalities during six sessions, for each category. On the three final sessions, 10 figures of nouns and 10 figures of verbs were added in sentences. In the post-therapy, the final baseline showed an increase in vocabulary of nouns and verbs. In the pos-intervention evaluation, the patient had an improvement in some tasks of MTL-BR battery, NEUPSILIN-Af tasks. Improvement in the social communication and daily planning aspects were reported in the ASHA-FACS. In conclusion, the word retrieval therapy was effective in this case, because there was an increase of the vocabulary and improvement in several linguistic, communicative and cognitive aspects.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle