Effectiveness of the Corrective Babbling Speech Treatment Program for Children with a History of Cleft Palate or Velopharyngeal Dysfunction
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the effectiveness of a phonetic-based, parent-administered treatment to reduce cleft-related speech errors. DESIGN: Immediate treatment (IT) versus delayed treatment (DT) comparison followed by analysis of gains over approximately 4 months and again after a longer period of treatment for participants in both groups. PARTICIPANTS: Thirteen participants with a history of cleft palate or velopharyngeal dysfunction and speech disorder. INTERVENTION: After training, parents were instructed to conduct daily 10-minute sessions of phonetic drills with their children. MAIN OUTCOME MEASURES: Group differences in percent consonants correct (PCC) were compared between those who did and those who did not receive the treatment. Pre- and posttreatment PCC comparisons were made after approximately 4 months of treatment and after termination of treatment. RESULTS: Participants receiving Corrective Babbling therapy showed significant gains in PCC in limited contexts after 4 months of therapy. However, gains were not significantly greater for the IT versus DT group. Participants who continued with the treatment for longer than 4 months showed the greatest gains in PCC and had significant improvements in all speech contexts assessed. Parents reported satisfaction with the program. CONCLUSIONS: The results of this study indicate that this treatment shows promise for at least some children with a history of cleft palate and velopharyngeal dysfunction.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».