A Novel Morphology-Based Naming Therapy for People with Aphasia
Notice bibliographique
Résumé
Background Previous studies have demonstrated that naming treatments can improve language abilities in people with aphasia (PWA). However, there is currently a lack of protocols for evidence-based naming treatment in Hebrew.Aims This study aims to evaluate the efficacy of a novel morphology-based naming treatment for Hebrew-speaking PWA and to investigate subject-related factors influence responsiveness to the treatment.Method & Procedures Twelve chronic stroke PWA and moderate to severe anomia participated in 20 treatment sessions focused on the root-structure morphology of Hebrew. Treatment stimuli incorporated morphologically complex words comprising root and template. Treatment effects were assessed at both subject level and group level.Outcomes & Results The treatment showed promising results, with a significant increase in correct naming for both treated and untreated complex words. These gains were maintained for at least 10 weeks post-treatment. Most of the benefit was achieved during the first 10 treatment sessions. Additionally, the group demonstrated generalization effects to naming simple words. Pre-treatment performance in naming morphologically complex words predicted higher treatment gains during the follow-up session, irrespective of word type.Conclusions These findings provide preliminary evidence supporting the efficacy of root-based naming treatment for Hebrew-speaking PWA. Future research should compare this treatment to an untreated control group and to other treatment methods in Hebrew speakers to further validate its benefits.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».