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Enregistrement W205969823 · doi:10.1159/000336890

Tongue Movements and Their Acoustic Consequences in Amyotrophic Lateral Sclerosis

2012· article· en· W205969823 sur OpenAlexafffund
Yana Yunusova, Jordan R. Green, Lauren Greenwood, Jun Wang, Gary L. Pattee, Lorne Zinman

Notice bibliographique

RevueFolia Phoniatrica et Logopaedica · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVoice and Speech Disorders
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreWestern UniversityCentre for Movement DisordersUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute on Deafness and Other Communication DisordersUniversity of Toronto
Mots-clésMultiple sclerosisMedicineCommunicationPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The relations between acoustic measures and their articulatory bases have rarely been tested in dysarthria but are important for diagnostic and treatment purposes. We tested the association between acoustic measures of F2 range and F2 slope with kinematic measures of tongue movement displacement and speed in individuals with amyotrophic lateral sclerosis (ALS) and healthy controls speaking at normal and slow rates. Relations between acoustic and kinematic measures and speech intelligibility were examined. RESULTS: As healthy controls reduced their speaking rate, their F2 slopes and movement speeds decreased. In talkers with ALS, acoustic and kinematic variables were associated with changes in speaking rate, characteristic of disease progression. Participants with slow rate had shallower F2 slopes and slower movement speeds than those with normal rate. Relations between F2 range and tongue displacement were weaker. F2 slope, displacement, and duration were correlated with speech intelligibility most consistently. CONCLUSION: Findings suggested that F2 slope is a useful marker for tracking disease progression in ALS. F2 slope reflects changes in tongue function with disease progression and is linked to speech intelligibility. Changes in movement speed, however, might be the earliest sign of disease in the tongue.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,752

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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