A longitudinal study of narrative discourse in post-stroke aphasia
Notice bibliographique
Résumé
Background Previous findings have demonstrated the importance of discourse analysis in post-stroke aphasia, as it allows for in-depth examination of language impairment and represents key components of functional communication. However, little is known about the recovery of discourse over time.Aims The main aim of this study is to measure the longitudinal changes in descriptive discourse production from the acute to chronic stages of post-stroke aphasia recovery. The secondary aim is to explore the association between discourse measures and overall language impairment severity measures at different testing points.Methods & Procedure Seventeen French-Canadian speakers with various types and severities of aphasia following a first left middle cerebral artery stroke participated in this study. They underwent three language assessments (acute: 0 to 72 hours; subacute: 7 to 14 days; chronic: 6 to 12 months post-onset). The picture description from the Western Aphasia Battery was analyzed at three time points. Changes in terms of thematic informativeness and microstructural variables were analyzed.Outcomes & Results Regarding the micro-structural variables, the mean length of utterances (MLU) and the number of words per minute showed significant positive changes between the acute and chronic phases. For the thematic informativeness measures, the number of thematic units (TUs), the number of thematic units per minute (TUs/min) and the number of thematic units per utterance (TUs/utt) increased significantly between the acute and chronic phases. Positive correlations between TUs and MLU in the acute phase and a general language impairment severity measure in the acute and chronic phases suggest a relationship between these measures and global language performance suggesting the potential predictive value of these variables in the acute phase.Conclusions & Implications These findings support the use of thematic units in descriptive discourse analysis during an acute clinical examination of language as they require minimal additional time to score and track changes in post-stroke aphasia recovery. They capture long-term changes in discourse abilities and appear related to overall language measures in both the acute and chronic stages of recovery. The interpretation of the changes in MLU and the number of words per minute is less straightforward, as improvements in these measures carry different interpretations depending on the type of aphasia. Nonetheless, further studies are required to investigate test-retest reliability and the effect of therapy on the changes observed over time when using thematic units to document change in discourse.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».