Predicting Speech Intelligibility Decline in Amyotrophic Lateral Sclerosis Based on the Deterioration of Individual Speech Subsystems
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine the mechanisms of speech intelligibility impairment due to neurologic impairments, intelligibility decline was modeled as a function of co-occurring changes in the articulatory, resonatory, phonatory, and respiratory subsystems. METHOD: Sixty-six individuals diagnosed with amyotrophic lateral sclerosis (ALS) were studied longitudinally. The disease-related changes in articulatory, resonatory, phonatory, and respiratory subsystems were quantified using multiple instrumental measures, which were subjected to a principal component analysis and mixed effects models to derive a set of speech subsystem predictors. A stepwise approach was used to select the best set of subsystem predictors to model the overall decline in intelligibility. RESULTS: Intelligibility was modeled as a function of five predictors that corresponded to velocities of lip and jaw movements (articulatory), number of syllable repetitions in the alternating motion rate task (articulatory), nasal airflow (resonatory), maximum fundamental frequency (phonatory), and speech pauses (respiratory). The model accounted for 95.6% of the variance in intelligibility, among which the articulatory predictors showed the most substantial independent contribution (57.7%). CONCLUSION: Articulatory impairments characterized by reduced velocities of lip and jaw movements and resonatory impairments characterized by increased nasal airflow served as the subsystem predictors of the longitudinal decline of speech intelligibility in ALS. Declines in maximum performance tasks such as the alternating motion rate preceded declines in intelligibility, thus serving as early predictors of bulbar dysfunction. Following the rapid decline in speech intelligibility, a precipitous decline in maximum performance tasks subsequently occurred.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».