Português Música como ferramenta terapêutica para afasia progressiva primária
Bibliographic record
Abstract
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.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
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".