Home trials of a speech synthesizer in severe dysarthria: Patterns of use, satisfaction and utility of word prediction
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to evaluate a speech synthesizer with respect to patterns of use and satisfaction, during a 2-month trial at home, and the usefulness of the word prediction function. DESIGN: Prospective study. PARTICIPANTS: Of the 24 patients with severe dysarthria recruited, 10 completed the study. Five patients had cerebral palsy, 3 amyotrophic lateral sclerosis, one locked-in syndrome, and one anoxic brain damage. Mean age was 32 (standard deviation 21) years (range 9-66 years). METHODS: Each participant received 10 hours of training with the device (Dialo) and then used it at home for 2 months. The main outcome measures were: level of use recorded by the device, Quebec User Evaluation of Satisfaction with Assistive Technology (QUEST) satisfaction score (maximum = 5), and time needed to take dictations of standard-dictionary and personal-dictionary words with and without word prediction. RESULTS: Level of use varied widely across participants. Overall satisfaction at the end of the home trial was high, with a mean QUEST score of 3.4 (SD 1) and was related to the level of use of the device. Level of satisfaction at the end of the training session could not predict the level of use at home. No significant differences were found in dictation-taking times with and without word prediction. However, 6 of the 10 patients took dictation faster with than without word prediction. CONCLUSION: This study provides the first evidence supporting the benefits of a speech synthesizer used at home for several weeks. Word prediction is useful for some patients even if increase in dictation speed did not reach significance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».