Let's Chat About Spoken Discourse: A Tutorial to Support Use of Spoken Discourse Analysis When Providing Aphasia Clinical Services
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Spoken discourse is integral to everyday communication; improving discourse outcomes is a primary goal for individuals with aphasia and their families. Consequently, the application of discourse analysis in aphasia assessment and treatment has gained increasing attention in both research and clinical settings. Despite its recognized value among researchers and clinicians, several barriers-such as limited time, inadequate training, and lack of resources-continue to impede the widespread use of discourse analysis into clinical practice. To facilitate its broader adoption, speech-language pathologists require access to comprehensive resources that include information on discourse tasks, outcome measures, psychometric properties, and practical examples of how to implement spoken discourse assessments effectively. The purpose of this tutorial is to equip clinicians with this knowledge, promoting the consistent and effective application of discourse analysis in clinical settings. METHOD: This tutorial, developed by members of the FOQUSAphasia Writing Group-comprising both researchers and clinical practitioners-offers an overview of recommended spoken discourse collection and analysis procedures, outcome measures, and their psychometric properties, as well as factors to consider when planning to conduct discourse assessments. It includes a series of case studies (severe aphasia, latent or very mild aphasia, bilingual aphasia, and primary progressive aphasia) that illustrate the utility of discourse analysis for varied clinical contexts and shows how the choice of tasks and measures can reveal meaningful insights tailored to the individual being assessed. In addition, the tutorial provides practical recommendations and considerations for incorporating discourse analysis into clinical aphasia services, along with suggestions for future research. CONCLUSIONS: Spoken discourse production can be an important indicator of communication ability in individuals with aphasia. This tutorial is intended to support clinicians by providing evidence-based, practical ways for integrating discourse analysis into aphasia assessment and treatment. Our collation of information and case studies should encourage clinicians to apply spoken discourse-based approaches, ultimately improving outcomes for individuals with aphasia. SUPPLEMENTAL MATERIAL: https://doi.org/10.23641/asha.29287505.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».