Results of VNeST Therapy in Transcortical Sensory Aphasia: A Case Study
Bibliographic record
Abstract
Amaç: Afazi alt tiplerinin en nadir görülen formları arasında olan transkortikal sensöriyel afazi ağırlıklı olarak adlandırma ve işitsel anlama becerilerinin etkilendiği nörolojik bir sendromdur. Bu çalışmanın amacı, transkortikal sensöriyel afazi bulgularını işaret eden, anadili Türkçe olan bir olguya uygulanan VNeST terapi yönteminin dil, biliş ve yaşam kalitesi üzerindeki sonuçlarını incelemektir. Yöntem: Olguya 10 hafta boyunca haftada 3-3,5 saat olmak üzere VNeST terapi yöntemi uygulanmıştır. Olgunun terapi öncesi ve terapi sonrası dil becerileri Afazi Dil Değerlendirme Testi (ADD); bilişsel becerileri Montreal Bilişsel Değerlendirme Ölçeği (MoCA); yaşam kalitesi İnme ve Afazi Yaşam Kalitesi Ölçeği (SAQOL-39) aracılığı ile değerlendirilmiştir. Bulgular: Olguya uygulanan VNeST terapi yöntemi sonrasında terapi öncesindeki değerlendirme sonuçlarına kıyasla ADD testinin tüm alt alanlarında özellikle de konuşma akıcılığı, işitsel anlama, adlandırma ve okuma becerilerinde artış olduğu görülmüştür. MoCA’da genel puan artışı olmakla birlikte soyut düşünme ve gecikmeli hatırlama bölümlerinde etkilenimin devam ettiği saptanmıştır. VNeST terapi yönteminin kavramsal çerçevesi ile bağdaştığı düşünülerek araştırılan yaşam kalitesinde, özellikle de iletişim alt alanında artış olduğu görülmüştür. Sonuç: Transkortikal sensöriyel afazide VNeST terapi yönteminin dil, biliş ve yaşam kalitesi bulguları üzerinde olumlu etkiler gösterdiği saptanmıştır. Bu çalışma, bir olgu üzerinde uygulanan VNeST’in Türkçe’de uygulamasını göstermekle birlikte bu terapi yönteminin diğer dillerde de uygulanabileceğini desteklemektedir.
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 | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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".