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Enregistrement W1983906741 · doi:10.1080/02699200701801225

Ultrasound as visual feedback in speech habilitation: Exploring consultative use in rural British Columbia, Canada

2008· article· en· W1983906741 sur OpenAlexafffundabout
May Barbara Bernhardt, Penelope Bacsfalvi, Marcy Adler‐Bock, Reiko Shimizu, Audrey Cheney, Nathan Giesbrecht, Maureen O'connell, Jason Sirianni, Bosko Radanov

Notice bibliographique

RevueClinical Linguistics & Phonetics · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensBritish Columbia Institute of TechnologyFraser HealthVancouver Coastal HealthKamloops Art GalleryUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBritish Columbia Medical Services Foundation
Mots-clésHabilitationUltrasoundAudiologyPsychologyMedicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ultrasound has shown promise as a visual feedback tool in speech therapy. Rural clients, however, often have minimal access to new technologies. The purpose of the current study was to evaluate consultative treatment using ultrasound in rural communities. Two speech-language pathologists (SLPs) trained in ultrasound use provided consultation with ultrasound in rural British Columbia to 13 school-aged children with residual speech impairments. Local SLPs provided treatment without ultrasound before and after the consultation. Speech samples were transcribed phonetically by independent trained listeners. Eleven children showed greater gains in production of the principal target /[image omitted]/ after the ultrasound consultation. Four of the seven participants who received more consultation time with ultrasound showed greatest improvement. Individual client factors also affected outcomes. The current study was a quasi-experimental clinic-based study. Larger, controlled experimental studies are needed to provide ultimate evaluation of the consultative use of ultrasound in speech therapy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,946
Score d'incertitude au seuil0,160

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,283 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations53
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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