Tracking changes in conversation during and after communication partner training: an exploratory study
Notice bibliographique
Résumé
Background: While communication partner training (CPT) is recommended in the treatment of aphasia, more research on the long-term effect of CPT is needed to enhance the knowledge base about its effects.Aim: To measure the effects both during training and maintenance phases of a CPT offered to a spouse of a man with aphasia by using quantitative and qualitative procedures.Method: One couple participated in 8 sessions of CPT. Conversations were recorded at baseline, throughout the intervention and three months post-intervention. The intervention targeted the type of questions asked by the spouse and the use of extended pauses in conversation. We defined these behaviors and counted their occurrences using a software. Visual analysis and standard deviation band analysis were performed. Also, the spouse participated in a semi-structured interview before and after intervention, which was analysed qualitatively.Outcomes & Results: Positive changes were observed during intervention – more open-ended questions were produced, and the number of pauses increased – but these improvements were not maintained three months later. The spouse reported that CPT had changed their daily communication and that it provided support for her.Conclusions & Implications: The quantitative results gave precise and specific information on how the spouse responded to CPT overtime and that could lead to suggestions regarding the content of the intervention in order to promote maintenance in future studies. The qualitative analysis reflected the broader impact of CPT on the couple’s communication.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».