Telehealth Assessments and Interventions for Individuals With Poststroke Aphasia: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: There are increasing demands for aphasia assessment and intervention services to be delivered remotely. The purpose of this scoping review was to address what is known about the delivery of assessments and interventions using telehealth for people with poststroke aphasia. Specifically, the review sought to (a) identify which telehealth assessment protocols have been used, (b) identify which telehealth intervention protocols have been used, and (c) describe evidence on the effectiveness and feasibility of telehealth for people with poststroke aphasia. METHOD: A scoping review of the literature published in English since 2013 was conducted by searching MEDLINE, Embase, PsycINFO, CINAHL, and Scopus databases to identify relevant studies. A total of 869 articles were identified. Two reviewers screened records independently, finding 25 articles eligible for inclusion. Data extraction was conducted once and validated by the second reviewer. RESULTS: Two of the included studies examined telehealth assessment protocols, whereas the remaining studies focused on the delivery of telehealth interventions. The results of the included studies illustrated both effectiveness and feasibility regarding telehealth for people with poststroke aphasia. However, a lack of procedural variation among the studies was found. CONCLUSIONS: Overall, this scoping review yielded continued support for the use of telehealth practices as an alternate mode of delivering both assessment and intervention services to people with poststroke aphasia. However, further research is needed to investigate the range of aphasia assessment and intervention protocols that can be offered via telehealth, such as assessments or interventions that use patient-reported measures or address extralinguistic cognitive abilities.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».