Évaluation des effets d'une prise en charge de l'entourage sur les capacités de communication d’un patient aphasique et de son partenaire de communication
Bibliographic record
Abstract
L’aphasie affecte à la fois la communication de la personne aphasique et celle de son entourage qui peut adopter des comportements inadaptés de communication avec le patient. Nous avons mis en place un programme d’intervention inspiré de Simmons-Mackie, Kearns, & Potechin (2005) qui avait pour objectif de réduire l’occurrence de comportements non facilitateurs de communication produits par le conjoint d’une personne aphasique. Cinq comportements non facilitateurs ont été sélectionnés en fonction de leur nombre élevé d’occurrences. Deux d’entre eux ont fait la cible d’une intervention spécifique consistant à entraîner le conjoint à les identifier et à les remplacer par des stratégies de communication plus adaptées. Un comportement a fait l’objet d’une intervention psychoéducative et deux comportements n’ont fait l’objet d’aucune intervention afin d’évaluer une éventuelle généralisation de l’intervention à des comportements non travaillés. Les résultats montrent que seule l’intervention spécifique a permis d’améliorer les habiletés de communication du couple.
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 | 0.003 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".