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Enregistrement W4406800046 · doi:10.1044/2024_ajslp-24-00306

Development and Pilot Implementation of a Theory-Based Cognitive Rehabilitation Protocol for Adults With Chronic Cognitive Complaints After Mild Traumatic Brain Injury

2025· article· en· W4406800046 sur OpenAlexaff
Lyn S. Turkstra, Melissa R. Ray, Martha LeBlanc, Lisa H. Lu, Glenn Curtiss, Amy O. Bowles, Blessen C. Eapen, Douglas B. Cooper

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Speech-Language Pathology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationCognitionGoal Attainment ScalingCognitive rehabilitation therapyProtocol (science)PsychologyPhysical therapyRandomized controlled trialPhysical medicine and rehabilitationIntervention (counseling)MedicineClinical psychologyPsychiatryAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The aim of this study was to describe the development of and pilot feasibility outcomes for a strategy-based, brief, intensive cognitive rehabilitation intervention delivered to U.S. service members and veterans with mild traumatic brain injury in a recently completed 3-year pragmatic clinical trial: Symptom-Targeted Approach to Rehabilitation for Concussion (STAR-C). METHOD: To develop STAR-C, we used the Rehabilitation Treatment Specification System to identify core elements and principles from a previous randomized clinical trial of cognitive rehabilitation, and incorporated principles of neuroplasticity (e.g., high-dose spaced practice of personally meaningful tasks), best clinical practices (e.g., client-centered goal setting), health psychology (e.g., a focus on self-efficacy and motivation), and community-based participation research (e.g., the protocol was co-designed by clinicians and researchers). Treatment was based on a resource-allocation theory of everyday cognitive challenges, which predicted that automatic strategy use would reduce cognitive demands of everyday activities and therefore reduce cognitive symptoms. Treatment was delivered by speech-language pathologists (SLPs) and occupational therapists (OTs), using a protocol that included a problem-focused intake questionnaire, manualized treatment, and clinician resources. Therapy was delivered individually in six to 10 virtual or in-person sessions over 3-4 weeks. Therapy focused on desired changes in function, scaled using Goal Attainment Scaling. RESULTS: Trained SLPs and OTs delivered STAR-C to 53 U.S. service members and veterans, with treatment fidelity > 95%. Participants and clinicians rated STAR-C as acceptable, feasible, and appropriate, and most participants attained and maintained targets. CONCLUSION: STAR-C appears to be a feasible method for improving everyday cognitive performance and efficacy should be tested in a controlled study. SUPPLEMENTAL MATERIAL: https://doi.org/10.23641/asha.28222613.

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)0,001
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,891
Score d'incertitude au seuil0,614

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,379 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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