Português Música como ferramenta terapêutica para afasia progressiva primária
Notice bibliographique
Résumé
Introdução: A Afasia Progressiva Primária (APP) é uma doença neurodegenerativa caracterizada pela perda gradual e permanente de componentes da linguagem. Objetivo: Este relato de caso propõe investigar a viabilidade e os efeitos da música como ferramenta fonoaudiológica em uma intervenção com indivíduo com APP. Método: Realizou-se uma intervenção com um indivíduo do sexo masculino, 84 anos, com onze anos de escolaridade e diagnóstico de APP não-fluente/agramatical em estágio moderado. A intervenção com o uso da música teve como objetivo estimular a fluência da fala e a memória, realizada ao longo de 10 sessões, cada uma com 45 minutos de duração, além de reforços diários supervisionados por um cuidador familiar. O participante foi avaliado antes e após o experimento utilizando os instrumentos: Bateria Montreal Toulouse de Avaliação da Linguagem (MTL-Brasil), Avaliação Funcional das Habilidades de Comunicação (ASHA-FACS Brasil) e um questionário sobre a percepção do participante e seu cuidador a respeito dos efeitos da intervenção. Resultados: O uso da música na intervenção fonoaudiológica mostrou-se viável, com adesão tanto do participante quanto da família. Os resultados quantitativos indicaram ligeira melhora em provas de habilidades verbais e praxias não verbais, manutenção em provas de compreensão e piora em provas discursivas. A análise qualitativa apontou benefícios para a compreensão, humor e bem-estar do participante. Conclusão: A música teve efeitos positivos na intervenção com este indivíduo com APP. No entanto, como os resultados foram diversos, não é possível atribuí-los exclusivamente à música, a qual se apresenta como um recurso plausível para a terapia fonoaudiológica.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».