Language-Specific Dual-Task Effects After Stroke: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The dual-task paradigm has been frequently used to examine stroke-related deficits because it samples behavioral performance under conditions of distraction similar to functioning in real-life environments. This original systematic review synthesizes studies that examined dual-task effects involving spoken language production in adults affected by stroke, including transient ischemic attack (TIA) and poststroke aphasia. METHOD: Five databases were searched (inception to March 2022) for eligible peer-reviewed articles. The 21 included studies reported a total of 561 stroke participants. Thirteen studies focused on single word production, for example, word fluency, and eight on discourse production, for example, storytelling. Most studies included participants who had suffered a major stroke. Six studies focused on aphasia, whereas no study focused on TIA. A meta-analysis was not appropriate because of the heterogeneity of outcome measures. RESULTS: Some single word production studies found dual-task language effects whereas others did not. This finding was compounded by the lack of appropriate control participants. Most single word and discourse studies utilized motoric tasks in the dual-task condition. Our certainty (or confidence) assessment was based on a methodological appraisal of each study and information about reliability/fidelity. As 10 of the 21 studies included appropriate control groups and limited reliability/fidelity information, the certainty of the findings may be described as weak. CONCLUSIONS: Language-specific dual-task costs were identified in single word studies, especially those that focused on aphasia as well as half of the nonaphasia studies. Unlike single word studies, nearly all studies of discourse showed dual-task decrements on at least some variables. SUPPLEMENTAL MATERIAL: https://doi.org/10.23641/asha.23605311.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,008 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».