Les impacts fonctionnels de l’adaptation prismatique auprès d’une population atteinte de négligence spatiale unilatérale : une revue systématique
Bibliographic record
Abstract
Introduction. La négligence spatiale unilatérale (NSU) constitue l’un des plus importants prédicteurs du devenir fonctionnel des personnes atteintes d’un accident vasculaire cérébral (AVC). Parmi les approches proposées pour réduire cet important symptôme, l’adaptation prismatique est applicable peu importe le niveau de conscience de la personne face à son déficit et permet d’intervenir sur les déficits moteurs intentionnels. Objectifs. Le présent article documenter les conséquences de ce traitement novateur sur le fonctionnement de sujets souffrant de NSU. Méthode. Pour ce faire une revue de littérature scientifique a été réalisée via CINAHL et PubMed. Au total, la recherche a mené à l'analyse de 10 articles scientifiques portant sur l'impact fonctionnel de l'adaptation prismatique chez des sujets présentant une NSU causée par une lésion cérébrale droite. Résultats. Bien que le niveau de preuve demeure modéré, principalement en raison du petit nombre d'études existantes et de leur hétérogénéité, les résultats suggèrent que l'adaptation prismatique pourrait être une avenue intéressante pour le traitement de l'héminégligence.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.019 | 0.074 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.005 | 0.007 |
| Bibliometrics | 0.015 | 0.013 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.003 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".