Notice bibliographique
Résumé
Телепрактиката (Telepractice) е широко използвана в медицината на развитите страни за предоставяне на здравни услуги като цяло (Balas et al., 1997), и по-специално за провеждане на консултация, диагностика и терапия при езиково-говорната патлогия (Mashima и Doarn, 2008; Theodoros, 2008). Целта на представеното в статията изследване е да се проучат възможностите за провеждане на дистанционен биофийдбек тренинг при терапия на лице със заекване със сензор за домашна употреба "iFeel Bluetooth HRV" под супервизията на терапевт. Представен е единичен случай на лице със заекване. В терапията е използвана специализирана апаратура за биологична обратна връзка (Биофийдбек) (Vezenkov, 2010; 2011) и техниката за пред-блокажна корекция (Preparatory set), която се използва за модифициране на заекването в момента на случването му (Ward, 2006). Терапията преминава през 6 фази: диагностика, супервизия, Биофийдбек тренинг, дихателен тренинг с включване на говорни задачи, трансфер на новите умения в говорна среда, и последваща диагностика. Първичните резултати показват 30% намаление на честотата на нарушените плавности веднага след провеждане на терапията, с което степента на тежест на заекването е намалена от тежка към лека. При средната продължителност на трите най-дълги спазъма и съпътстващите движения също се отчита подобрение в степента на тежест с 40%. Тези предварителни данни предполагат, че използването на Biofeedback метода в логопедичната практика има потенциала да осигури успешното провеждане на терапия за клиенти с нарушена плавност на речта, прилагайки Телепрактиката. Библиография: Бояджиева-Делева, Е. (2015). Сборник формуляри за логопедичната практика. Помагало за студенти по логопедия. София: УИ "Св. Климент Охридски". Везенков, С. Р. (2011). Приложна неврофизиология на човека. ЕЕГ фийдбек и биофийдбек. Благоевград: УИ „Неофит Рилски“. Везенков, С. Р., Горанова, Е. Г. (2013). Соматична поведенческа терапия. Биофийдбек – парадигми, проблеми, приложения, ефикасност. София: Издателство Neofeedback. Горанова, Е. Г. (2016). Модел за комплексно логопедично и функционално изследване, идентифициране и диференциране на видове и подвидове плавностни нарушения на речта. Докторска дисертация, ЮЗУ "Н. Рилски", Благоевград. http://rd.swu.bg/media/46550/avtoreferat.pdf. Симонска, М. (2013). Диагностика на заекване в предучилищна възраст (методическо ръководство). Благоевград: Издателство „БОН”. American Speech – Language - Hearing Association. (2019). Telepractice: Overview. https://www.asha.org/Practice-Portal/Professional-Issues/Telepractice/. Balas, E.A ., Jaffrey, F., Kuperman, J., & Boren, A. (1997). Electronic communication with patients: evaluation of distance medicine technology. JAMA. 278(2), 152-159. Carey, B., O’Brian, S., Onslow, M., Block, S., Packman, A. & Jones, M. (2010). Randomized controlled non-inferiority trial of a telehealth treatment for chronic stuttering: The Camperdown Program. International Journal of Language and Communication Disorders, 45, 108–120. Duffy, J.R., Werven, G.W. & Aronson, A. E. (1997). Telemedicine and the diagnosis of speech and language disorders. Mayo Clinic Proceedings. 72(2), 1116–222. doi: 10.4065/72.12.111. Harrison, E., Wilson, L. & Onslow, M. (1999). Distance intervention for early stuttering with the Lidcombe Program. Advances in Speech Language Pathology, 1, 31-36. Hill, A. & Theodoros, D. (2002). Research into telehealth applications in speech-language pathology. Journal of Telemedicine and Telecare, 8(4), 187-96. Kully, D. (2000). Telehealth in speech pathology: Applications to the treatment of stuttering. Journal of Telemedicine and Telecare, 6, S39–S41. Kully, D. (2002). Venturing into telehealth: Applying interactive technologies to stuttering treatment. ASHA Leader, 7, 6–7. Language, and Hearing Research, 51, 184–195. Lewis, C., Packman, A., Onslow, M., Simpson, J. & Jones, M. (2008). A Phase II trial of telehealth delivery of the Lidcombe Program of Early Stuttering. American Journal Speech Language Pathology, 17 (2), 139-49. Lowe, R., O'Brian, S., & Onslow, M. (2014). Review of Telehealth Stuttering Management. Folia Phoniatr Logop, 65, 223-238. Manning, W. H. (2000). Clinical Decision Making in Fluency Disorders. Diego, California, Second Edition. Vancouver, Canada: Singular, 114. Mashima, P. A., Doarn, C. R. (2008). Overview of telehealth activities in speech-language pathology. Telemedicine and e-Health, 14, 1101–1117. McGill, M., Noureal, N., & Siegel, J. (2018). Telepractice Treatment of Stuttering: A Systematic Review. Telemedicine Journal and e-Health, 25(5), 359-368. O’Brian, S., Onslow, M., Cream, A. & Packman, A. (2003). The Camperdown Program: Outcomes of a new prolonged-speech treatment model. Journal of Speech, Language, and Hearing Research, 46, 933–946. O’Brian, S., Packman, A. & Onslow, M. (2008). Telehealth delivery of the Camperdown Program for adults who stutter: A Phase I trial. Journal of Speech, Language, and Hearing Research, 51, 184–195. Riley, G.D. (2009). Stuttering severity instrument for children and adults (SSI-4) 4th ed. Pro-Ed, Inc; Austin, TX: Pro-Ed. Sicotte, C., Lehoux, P., Fortier-Blanc, J. & Leblanc, Y. (2003). Feasibility and outcome evaluation of a telemedicine application in speech-language pathology. Speech, Language, and Hearing Research, 46, 933–946. Theodoros, D. G. (2008). Telerehabilitation for Service Delivery in Speech-Language Pathology. J Telemed Telecare, 14(5), 221-224. Ward, D. (2006). Stuttering and Cluttering. Frameworks for understanding and treatment. New York: Psychology press. Wilson, L., Onslow, M. & Lincoln, M. (2004). Telehealth adaptation of the Lidcombe Program of Early Stuttering Intervention: Five case studies. American Journal of Speech-Language Pathology, 13, 81–93.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,011 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».