Intensive Voice Treatment (LSVT LOUD) for Children With Spastic Cerebral Palsy and Dysarthria
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this study was to examine the effects of an intensive voice treatment (Lee Silverman Voice Treatment, commonly known as LSVT LOUD) for children with spastic cerebral palsy (CP) and dysarthria. METHOD: A nonconcurrent multiple baseline single-subject design with replication across 5 children with spastic CP was used. Auditory-perceptual analysis of speech, acoustic measures of vocal functioning, and perceptual ratings by parents of participants were obtained at baseline, posttreatment, and 6-week follow-up recording sessions. RESULTS: Listeners consistently preferred the speech samples taken immediately posttreatment over those taken during the baseline phase for most perceptual characteristics rated in this study. Changes in acoustic measures of vocal functioning were not consistent across participants and occurred more frequently for maximum performance tasks as opposed to speech. Although parents of the treated participants reported an improved perception of vocal loudness immediately following treatment, maintenance of changes at 6-week follow-up varied across the participants. No changes were observed in the 5th participant, who did not receive treatment. CONCLUSIONS: These findings provide some preliminary observations that the children with spastic CP in this study not only tolerated intensive voice treatment but also showed improvement on select aspects of vocal functioning. These outcomes warrant further research through Phase 2 treatment studies.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».