失語症のリハビリテーション：合図の調整、フィードバック、練習

脳卒中は、米国における死因の第 3 位であり、身体障害の最も一般的な原因です。 米国脳卒中協会によると、米国における脳卒中の有病率は約 480 万人で、毎年約 70 万件の脳卒中が発生しています。 毎年、約 150,000 から 250,000 人の脳卒中生存者が、重度かつ恒久的な障害を負っています。

脳卒中生存者の間で一般的な神経学的欠損、したがって脳卒中後の障害の実質的な原因は、失語症です。 言語の喪失または困難は、非常に衰弱させます。 最近、回復に伴う長期的な神経可塑性変化をもたらすために、集中的な失語症治療の必要性が強調されています。 ただし、効果的な学習パラメーターに関する特定の情報は限られています。

運動学習理論に由来する多くの変数と練習条件が、リハビリテーション プロセスに影響を与える可能性があります。 これらの変数のいくつかは、文献で取り上げられ始めていますが、これまでのところ、証拠が矛盾しているか、証拠が不十分です。 変数には、外部キューイングのタイプと程度、低フィードバック条件と高フィードバック条件、タスクの複雑さ、および練習の配布とスケジュールが含まれます。

この調査の目的は次のとおりです。

• 治療結果に影響を与える可能性がある手がかり、フィードバック、およびスクリプトの複雑さの変数を調整し、スクリプト学習の取得、維持、および一般化に対するそれらの影響を測定します。 これらの調査は別々の調査として実施され、最初の調査はキューイングを調査するクロスオーバー調査であり、2 つ目の調査はフィードバックと複雑性を調査する 2x2 要因計画です。
• これらの調査結果を組み込むことにより、AphasiaScripts（その有効性を実験的にサポートしている既存の治療プログラム）を変更および最適化します。
• 最適化された AphasiaScripts プログラムを組み込んだ臨床試験を実施し、スクリプト学習の取得、維持、および一般化に対する、大量の練習と分散した練習、およびブロックされた練習スケジュールとランダムな練習スケジュールの効果を測定します。

測定には、スクリプト学習の取得、維持、および一般化の独立した事前および事後評価、ならびに依存アイテム/キュー レベルの進捗測定が含まれます。

習得、維持、一般化の結果と計算モデルは、AphasiaScripts の有効性と提供だけでなく、一般的な失語症治療への実践原則の適用もサポートする新しい証拠に貢献します。

調査の最初の部分 - エラーのないスクリプト トレーニングとエラーを減らすスクリプト トレーニングを評価するクロスオーバー調査が行われました。 以下は、フィードバックとスクリプトの複雑さを評価する調査の第 2 部の説明です。