失語症スクリプトの強度と投与量の調節 (MIDAS)

治療の最適な強度を決定することは、失語症の治療プログラムの設計と実施に不可欠です。 しかし、治療強度は複雑な構造であり、それを調節する変数に関する情報はあいまいで限られたままです。 神経科学および臨床文献で報告された研究は、長期的な神経可塑性変化を誘発するための集中治療の必要性を支持していますが、認知心理学の文献は、分散したスケジュールで学習を維持するのが最善であることを示唆しています. いくつかの研究では、単語の名前付けタスクの線量パラメーターを調べていますが、文やさらには接続された談話など、より大きな単位の生成を訓練することに焦点を当てた治療の線量パラメーターに関する証拠は限られています. 臨床的に頻繁に使用され、その有効性が証明されている 1 つのアプローチは、スクリプト トレーニングです。 最良の結果を促進するために必要なスクリプト トレーニングの最適量 (つまり、スクリプト内の各文の経時的な反復回数) に関しては、現在ほとんど知られていません。

この研究では、刺激変数、特に刺激の実践分布と刺激の繰り返しを調節することの効果を調査します。 その有効性に関する実験的サポートがあり、これらの変数の操作を可能にするベースライン スクリプト処理を使用します。 独立性と信頼性を確保するために、管理されたコンピューター環境 (デスクトップとタブレット) で治療が提供されます。 治療に影響を与える可能性のある専門知識や性格要因などの臨床医関連の変数を回避するために、文章は、高い視覚的音声明瞭度と感情表現を備えた擬人化されたエージェントによって治療中にモデル化されます。

「最善の結果」に関しては、一般化があらゆる治療アプローチの最終目標です。 したがって、主要な結果は、会話の一般化の尺度です。 二次的な測定では、短期間の取得、長期間の維持、および刺激と応答の一般化に対処して、ベースラインを超えるゲイン、異なる効果、および相互作用を評価します。 モバイル接続されたワイヤレス ウェアラブル喉頭センサーを使用すると、自宅や地域社会での通話時間を追跡して、治療の有効性と転送を測定できます。 プライバシーのため、音声は記録されません。

学習の結果と計算モデル (一般化、短期習得、長期維持) は、失語症治療アプローチの有効性と臨床応用に関する現在の科学的理解の重大なギャップを埋めるための新しい証拠に貢献します。 より一般的には、調査結果は、神経学的コミュニケーション障害の臨床診療と治療を知らせるのに役立ちます。提案が開発する仮想臨床医誘導介入は、そうでなければ長期のリハビリテーションに必要な、費用のかかる臨床医とクライアントの時間を短縮する可能性があります。