THE PREVALENCE OF STUTTERING, VOICE DISORDER, AND SPEECH SOUND DISORDERS IN PRESCHOOLERS IN SHAHREKORD, IRAN
Notice bibliographique
Résumé
<p style="margin: 0cm 0cm 24pt 36pt;"><span style="color: #131413; font-family: Times New Roman; font-size: medium;">The inability to communicate easily and clearly can have far-reaching debilitating effects, not only in childhood, but throughout a lifetime. The aim of this study was to determine the prevalence of stuttering, voice disorder, and speech sound disorders in Persian preschoolers in Shahrekord, Iran. Information about 1,387 children ages 5 to 6 was obtained via face-to-face screening and assessment. The total prevalence of speech disorders was 17.1%. The prevalence of stuttering was 1.5%, while 13.4% had a speech sound disorder, and 2.2% had voice disorder. The prevalence of stuttering was higher in males (2.2%) than females (0.7%); of speech sound disorders was higher in males (17.4%) than females (9.1%); and of voice disorder was higher in males (2.6%) than females (1.6%). The prevalence of stuttering and speech sound disorder was significantly different according to gender and positive family history. The prevalence figures revealed that a considerable number of preschoolers with speech disorders were missed in parents’ and teachers’ reports. Those children required more intensive communication support than they were receiving. Therefore, classroom teachers should work with speech and language pathologists to identify and assess preschoolers with communication disorders, and to develop intervention strategies.</span></p>
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».