Predicting Early Bulbar Decline in Amyotrophic Lateral Sclerosis: A Speech Subsystem Approach
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To develop a predictive model of speech loss in persons with amyotrophic lateral sclerosis (ALS) based on measures of respiratory, phonatory, articulatory, and resonatory functions that were selected using a data-mining approach. METHOD: Physiologic speech subsystem (respiratory, phonatory, articulatory, and resonatory) functions were evaluated longitudinally in 66 individuals with ALS using multiple instrumentation approaches including acoustic, aerodynamic, nasometeric, and kinematic. The instrumental measures of the subsystem functions were subjected to a principal component analysis and linear mixed effects models to derive a set of comprehensive predictors of bulbar dysfunction. These subsystem predictors were subjected to a Kaplan-Meier analysis to estimate the time until speech loss. RESULTS: For a majority of participants, speech subsystem decline was detectible prior to declines in speech intelligibility and speaking rate. Among all subsystems, the articulatory and phonatory predictors were most responsive to early bulbar deterioration; and the resonatory and respiratory predictors were as responsive to bulbar decline as was speaking rate. CONCLUSIONS: The articulatory and phonatory predictors are sensitive indicators of early bulbar decline due to ALS, which has implications for predicting disease onset and progression and clinical management of ALS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».