Tele assessment of Communicative effectiveness among persons with Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Parkinson’s disease can exhibit neuro-communication disorders which can negatively impactthe quality of life. The current study aimed to investigate communicative effectiveness among individuals withmild and moderate Parkinson’s disease and matched controls via tele mode. Method: This cross-sectional study comprised of 20 Marathi-speaking individuals with Parkinson’s disease (mild = 10 & moderate = 10) and 20 matched controls who fulfilled the inclusion criteria. All participants underwent tele assessment comprising the Clinical Dementia Rating Scale, Montreal Cognitive Assessment in Marathi(MoCA-M), motor -speech subsection of MDS-Unified Parkinson's Disease Rating Scale(MDS-UPDRS), speech intelligibility subsection of FrenchayDysarthria Assessment-2(FDA-2) and Instrument to Assess Communicative Effectiveness(IACE). Results: Statistical analysis revealed a significant difference (p < 0.05) across individuals with Parkinson’s disease (mild, moderate) and control groups on the communicative domains (IACE).Teleassessment was helpful in identifying communicative morbidity and facilitate accessibility among PD patients who face disabiling physical challenges to avail SLP services. Across severity levels, performance in verbal comprehension and expression, reading, and writing was observed to be impacted. Conclusion: The communicative capabilities were seen to decline with an increase in severity of Parkinson’s disease. Both the mild and moderate Parkinson's disease groups demonstrated significant hypokinetic dysarthria and communicative impairments in various domains of IACE such as gestural communication, reading, writing, verbal comprehension, and expression, which had a direct impact on their overall communicative abilities. Tele assessment can be useful mode in rehabilitation of PD and improve communication related quality of life if timely identified and intervened.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».