Dosage, Intensity, and Frequency of Language Therapy for Aphasia: A Systematic Review–Based, Individual Participant Data Network Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Optimizing speech and language therapy (SLT) regimens for maximal aphasia recovery is a clinical research priority. We examined associations between SLT intensity (hours/week), dosage (total hours), frequency (days/week), duration (weeks), delivery (face to face, computer supported, individual tailoring, and home practice), content, and language outcomes for people with aphasia. METHODS: Databases including MEDLINE and Embase were searched (inception to September 2015). Published, unpublished, and emerging trials including SLT and ≥10 individual participant data on aphasia, language outcomes, and time post-onset were selected. Patient-level data on stroke, language, SLT, and trial risk of bias were independently extracted. Outcome measurement scores were standardized. A statistical inferencing, one-stage, random effects, network meta-analysis approach filtered individual participant data into an optimal model examining SLT regimen for overall language, auditory comprehension, naming, and functional communication pre-post intervention gains, adjusting for a priori-defined covariates (age, sex, time poststroke, and baseline aphasia severity), reporting estimates of mean change scores (95% CI). RESULTS: Data from 959 individual participant data (25 trials) were included. Greatest gains in overall language and comprehension were associated with >20 to 50 hours SLT dosage (18.37 [10.58-26.16] Western Aphasia Battery-Aphasia Quotient; 5.23 [1.51-8.95] Aachen Aphasia Test-Token Test). Greatest clinical overall language, functional communication, and comprehension gains were associated with 2 to 4 and 9+ SLT hours/week. Greatest clinical gains were associated with frequent SLT for overall language, functional communication (3-5+ days/week), and comprehension (4-5 days/week). Evidence of comprehension gains was absent for SLT ≤20 hours, <3 hours/week, and ≤3 days/week. Mixed receptive-expressive therapy, functionally tailored, with prescribed home practice was associated with the greatest overall gains. Relative variance was <30%. Risk of trial bias was low to moderate; low for meta-biases. CONCLUSIONS: Greatest language recovery was associated with frequent, functionally tailored, receptive-expressive SLT, with prescribed home practice at a greater intensity and duration than reports of usual clinical services internationally. These exploratory findings suggest critical therapeutic ranges, informing hypothesis-testing trials and tailoring of clinical services. Registration: URL: https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/; Unique identifier: CRD42018110947.
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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 | 0,027 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».