Articulatory Changes in Vowel Production following STN DBS and Levodopa Intake in Parkinson’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Purpose. To investigate the impact of deep brain stimulation of the subthalamic nucleus (STN DBS) and levodopa intake on vowel articulation in dysarthric speakers with Parkinson's disease (PD). Methods. Vowel articulation was assessed in seven Quebec French speakers diagnosed with idiopathic PD who underwent STN DBS. Assessments were conducted on- and off-medication, first prior to surgery and then 1 year later. All recordings were made on-stimulation. Vowel articulation was measured using acoustic vowel space and formant centralization ratio. Results. Compared to the period before surgery, vowel articulation was reduced after surgery when patients were off-medication, while it was better on-medication. The impact of levodopa intake on vowel articulation changed with STN DBS: before surgery, levodopa impaired articulation, while it no longer had a negative effect after surgery. Conclusions. These results indicate that while STN DBS could lead to a direct deterioration in articulation, it may indirectly improve it by reducing the levodopa dose required to manage motor symptoms. These findings suggest that, with respect to speech production, STN DBS and levodopa intake cannot be investigated separately because the two are intrinsically linked. Along with motor symptoms, speech production should be considered when optimizing therapeutic management of patients with PD.
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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) | 0,000 | 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 ».