Singing for the Rehabilitation of Acquired Neurogenic Communication Disorders: Continuing the Evidence Dialogue with a Survey of Current Practices in Speech-Language Pathology
Notice bibliographique
Résumé
Therapeutic applications of singing (e.g., melodic intonation therapy) for acquired neurogenic communication disorders (ANCD) such as post-stroke aphasia, dysarthria, or neurodegenerative diseases have emerged from innovations by clinical speech-language pathologists (SLPs). However, these specialists have never been systematically consulted about the use of singing in their practices. We report a survey of 395 SLPs in France using an online questionnaire (September 2018-January 2019). Most (98%) knew that singing could be a therapeutic tool. A wide variety of uses emerged in our data. Some practices (e.g., song games) have not yet been investigated in research settings. Melodic therapy, which is supported by scientific evidence, is familiar to clinicians (90%), but they lack training and rarely follow a full protocol. Over half of respondents (62%) recognize group singing for various benefits, but do not often use it, mainly due to the lack of adapted or welcoming choirs in their area. These results provide key information for continued dialogue between researchers, clinicians, and the community. Considering the aging population and the associated increase in the prevalence of ANCD, access to group singing in particular could be facilitated for these patients from a social prescription perspective with further research evidence.
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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 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».