Exercise effects on consolidation of speech and language training in post-stroke aphasia: a case report
Notice bibliographique
Résumé
Post-stroke aphasia severely impacts communication and quality of life. Aerobic exercise enhances learning and memory in healthy adults, with evidence suggesting benefits for verbal tasks. Research exploring its effects in stroke patients with aphasia is minimal. This case study investigated the effects of combining speech and language therapy (SLT) with high-intensity aerobic exercise on speech performance in post-stroke aphasia. Over 4 weeks, two participants with post-stroke anomic aphasia engaged in daily 20-min SLT sessions focused on naming activities. Speech training was followed by 20-min of high-intensity interval exercise on alternate days (Tuesday, Thursday). Speech performance was assessed daily, and the Western Aphasia Battery was used to assess expressive and receptive language skills before and after the intervention. Participants demonstrated greater day-to-day speech performance gains the following days when exercise was performed immediately after speech training (Cohen’s d range: 2.40–2.59), suggesting that exercise enhanced consolidation of learned speech skills. Participants also demonstrated improved aphasia quotient scores via the Western Aphasia Battery following completion of the intervention. Results suggest potential benefits of combining SLT with aerobic exercise for rehabilitation of anomic aphasia. Findings may contribute to the development of novel approaches to facilitate response to post-stroke language rehabilitation.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».