BEST PRACTICE IN SPEECH-LANGUAGE PATHOLOGY IN LANGUAGE AND COGNITIVE-COMMUNICATION POST STROKE
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: With 21% to 38% of individuals experiencing aphasia post stroke, language\nand communication impairments are major issues for clinicians working with stroke patients. To identify, assess, and treat language and communication impairments, speech-language pathologists (SLPs) use a wide variety of tools and interventions. However, the degree to which common screening, assessment, and treatment practices are supported by the evidence is unclear.\nMethod: This study (1) examined the actual screening, assessment, and treatment practices of 435 SLPs (as part of a cross-Canada survey); (2) identified best practice (via the consensus opinions of a clinician focus group); and (3) compared actual practice with best practice for aphasia and cognitive-communication impairment(s) post stroke. Results: Survey respondents (N=435) indicated 18 to 33 different screening and assessment tools, 27 to 33 additional methods or domains of screening and assessment, and 28 to 30 unique interventions as actual practice. Focus group participants (N=8) identified 20 to 22 different screening and assessment items, and 14 to 20 intervention items as best practice. The survey respondents provided vague descriptions of actual practice, whereas the focus group identified specific tools and interventions. This only allowed for general between-group comparisons. Conclusion: The actual screening, assessment, and treatment practices of SLPs for individuals with aphasia and cognitive-communication impairment(s) post stroke are diverse. The consensus opinions on best practice with this population identified the use of outcome measures with strong psychometric properties, as well as informal screening and\nassessment approaches. Both informal and evidence-supported interventions were also\nBest Practice Use\nBest Practice Use identified. The focus group noted best practice should be informed by the latest evidence,\nand be flexible to accommodate changing patient needs.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».