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Enregistrement W4393410107 · doi:10.1080/17549507.2024.2321939

The effects of symbolic gestural training on enhancing recovery of spoken naming in people with aphasia: A systematic review and meta-analysis

2024· review· en· W4393410107 sur OpenAlexaff
Wei Zhang, Liao Yi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Speech-Language Pathology · 2024
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHearing Impairment and Communication
Établissements canadiensMcMaster UniversityCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGestureAphasiaPsycINFOMeta-analysisPsychologyTraining (meteorology)MEDLINERehabilitationSystematic reviewComputer scienceCognitive psychologyMedicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: This study aimed to evaluate the effects of symbolic gestural training on enhancing recovery of spoken naming in people with aphasia (PWA) using a systematic review and meta-analysis. METHOD: Following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines, article search was conducted from four databases: Web of Science Core Collection, Medline, PsycINFO, and EBSCO. A total of 45 participants from four studies investigating the symbolic gestural training effects on PWA and outcome measures of spoken naming were included. RESULT: The meta-analysis showed a medium overall effect of symbolic gestural training on enhancing recovery of spoken naming in PWA. Subgroup analysis also revealed that the training effect was more remarkable in the gesture + verbal training paradigm than in the gesture-only training paradigm. However, the differences in the training effects between short and long duration, and training supplied with and without feedback, were nonsignificant. CONCLUSION: This study illustrates the current state of the literature on symbolic gestural training in PWA, and serves as a reference for clinicians, patients, and health policy-makers regarding the application of symbolic gestural training in clinical or rehabilitation programs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,496
Score d'incertitude au seuil0,624

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,347 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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