MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6963873818 · doi:10.23641/asha.7849304.v1

Progression of aphasia severity (Johnson et al., 2019)

2019· article· en· W6963873818 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuefigshare ASHA Publications · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAphasiaStroke (engine)Quarter (Canadian coin)Chronic strokeIschemic strokeProportional hazards modelStroke recoveryPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<b>Background and Purpose: </b>The severity of aphasic impairment in chronic stroke survivors is typically thought to be stable by 6 months postonset. However, a recent study showed that stroke survivors with aphasia experience language improvement or decline in the chronic phase, years beyond onset. Little is known about why some individuals improve whereas others remain stable or decline. Additionally, no study has tracked changes in aphasia from assessments completed at multiple time points across many years. The current study offers a comprehensive analysis of potential predictive demographic and health information to determine which factors predict dynamic changes in aphasia severity in chronic stroke.<b>Methods:</b> Individuals in the chronic stage of a single-event, left-hemisphere ischemic stroke were identified from an archival database and included for study (<i>N</i> = 39). Participants were included if they had undergone 2 or more standardized language assessments acquired at time points at least 6 months apart, with the 1st assessment at least 6 months postinjury. A linear mixed-effects model was used to determine the impact of treatment and a variety of demographic and health factors on language change.<b>Results: </b>Over time, half of the participants improved (51%), whereas approximately a quarter (26%) decreased, and a quarter (23%) remained stable. A greater number of aphasia treatment hours significantly predicted language improvement (<i>p</i> = .03), whereas older stroke age was associated with long-term decline (<i>p</i> = .04). Two interactions were found to be significant in predicting improvement in individuals with diabetes: Increased exercise and younger age at stroke were significant in predicting outcomes (<i>p</i> &lt; .05).<b>Conclusions: </b>Factors that significantly influence language recovery in chronic aphasia include stroke age and receiving aphasia treatment. For those with diabetes, increased exercise was shown to improve outcomes. Results from this study offer clinicians greater insight into the influence of patient factors on long-term recovery from stroke aphasia while suggesting a potential adjunct to language therapy: exercise.<br><b>Supplemental Material S1.</b> Individual participant data.<br>Johnson, L., Basilakos, A., Yourganov, G., Cai, B., Bonilha, L., Rorden, C., &amp; Fridriksson, J. (2019). Progression of aphasia severity in the chronic stages of stroke.<i> American Journal of Speech-Language Pathology. </i>Advance online publication. https://doi.org/10.1044/2018_AJSLP-18-0123<br>

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,205
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,303 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuefigshare ASHA PublicationsMême sujetNeurobiology of Language and BilingualismTravaux en français237 207