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Enregistrement W2019812715 · doi:10.3389/fneur.2014.00007

Melodic Intonation Therapy: Back to Basics for Future Research

2014· review· en· W2019812715 sur OpenAlexaff
Anna Zumbansen, Isabelle Peretz, Sylvie Hébert

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2014
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensUniversité de MontréalInternational Laboratory for Brain, Music and Sound Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMelodyPsychologyIntonation (linguistics)MedicineLinguisticsMusicalPhilosophyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a critical review of the literature on melodic intonation therapy (MIT), one of the most formalized treatments used by speech-language therapist in Broca's aphasia. We suggest basic clarifications to enhance the scientific support of this promising treatment. First, therapeutic protocols using singing as a speech facilitation technique are not necessarily MIT. The goal of MIT is to restore propositional speech. The rationale is that patients can learn a new way to speak through singing by using language-capable regions of the right cerebral hemisphere. Eventually, patients are supposed to use this way of speaking permanently but not to sing overtly. We argue that many treatment programs covered in systematic reviews on MIT's efficacy do not match MIT's therapeutic goal and rationale. Critically, we identified two main variations of MIT: the French thérapie mélodique et rythmée (TMR) that trains patients to use singing overtly as a facilitation technique in case of speech struggle and palliative versions of MIT that help patients with the most severe expressive deficits produce a limited set of useful, readymade phrases. Second, we distinguish between the immediate effect of singing on speech production and the long-term effect of the entire program on language recovery. Many results in the MIT literature can be explained by this temporal perspective. Finally, we propose that MIT can be viewed as a treatment of apraxia of speech more than aphasia. This issue should be explored in future experimental studies.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0070,004
Études des sciences et des technologies0,0020,009
Communication savante0,0050,021
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0080,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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 Opus0,179
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations109
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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