MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4406002992 · doi:10.1080/09638288.2024.2439015

Effectiveness of sensorimotor therapy on action naming in post-stroke aphasia: a systematic review

2025· review· en· W4406002992 sur OpenAlexafffund
Manon Spigarelli, Joël Macoir

Notice bibliographique

RevueDisability and Rehabilitation · 2025
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensUniversité LavalCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesAlzheimer Society
Mots-clésAphasiaStroke (engine)PsychologyPhysical medicine and rehabilitationAction (physics)Psychological interventionRehabilitationSpeech therapyPsychotherapistCognitive psychologyMedicineNeurosciencePsychiatryAudiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Aphasia, a language disorder caused by brain injury, often results in action naming difficulties. This systematic review reports and analyzes the studies on speech-therapy interventions that use sensorimotor strategies for treating isolated verbs in individuals with chronic aphasia. METHODS: Following PRISMA guidelines, the MEDLINE, CINAHL and PsycInfo databases were searched on January 18, 2024, for articles published in English and French between 1996 and 2024. The articles were screened and assessed for quality using the Effective Public Health Practice Project (EPHPP). The studies were also categorized according to the treatment methods used. RESULTS: = 2). While gestures may be effective as part of a multimodal therapy strategy, they do not lead to better outcomes when used in isolation or in combination with traditional cueing methods. CONCLUSION: Multimodal therapy, combining gestures with traditional methods, could benefit people with chronic aphasia. However, isolated gesture therapy showed less consistent results. Further research with randomized controlled trials is needed to validate these results and investigate further communication outcomes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,007
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,339 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDisability and RehabilitationMême sujetNeurobiology of Language and BilingualismTravaux en français237 207