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Enregistrement W1769058546

Clinical approach to monitoring variability associated with adductor spasmodic dysphonia.

2011· article· en· W1769058546 sur OpenAlexaff
Jeffrey C. Yeung, Kevin Fung, Catherine C Bornbaum, Adam M. B. Day, Agnieszka Dzioba, Vijay Parsa, Tyler Phillips Levee, Philip C. Doyle

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVoice and Speech Disorders
Établissements canadiensLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAudiologySentencePerceptionPsychologyCorrelationRating scaleMetric (unit)MedicineDevelopmental psychologyComputer scienceMathematicsArtificial intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Adductor spasmodic dysphonia (ADSD) is a voice disorder characterized by considerable intra- and intersubject variability. Although objective, acoustic measures of voice may provide a metric for ADSD, such measures can be inefficient in documenting such characteristics. This project integrated a simple auditory-perceptual measure termed "laryngeal overpressure" (LO) with measures of acoustic variability. METHODS: Ten adults diagnosed with ADSD were sequentially followed over a period of 3 to 6 months. Standard voice recordings were obtained at each point, and acoustic measures were gathered. Additionally, three experienced listeners then rated LO using a visual analogue scale, and acoustic variability was assessed relative to the measure of LO. RESULTS: Listener ratings of LO did not differ across the three-sentence stimuli and were highly correlated (r = .828 and .909 for naive and experienced listeners, respectively). A strong correlation was identified between the acoustic measure of harmonics to noise ratio and the all-voiced sentence stimuli (r = .710). CONCLUSION: LO appears to provide an easy clinical method of documenting voice change over time in those with ADSD. Although additional methods of voice monitoring may be used, the use of LO may provide the opportunity for a standard and reliable approach to the clinical monitoring of voice variability in those presenting with ADSD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,502

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,104
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,177 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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