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Enregistrement W2604028721 · doi:10.1044/2016_ajslp-15-0170

Patient Perception of Speech Outcomes: The Relationship Between Clinical Measures and Self-Perception of Speech Function Following Surgical Treatment for Oral Cancer

2017· article· en· W2604028721 sur OpenAlexaff
Gabriela Constantinescu, Jana Rieger, Marcy Winget, Catherine Paulsen, Hadi Seikaly

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Speech-Language Pathology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOral health in cancer treatment
Établissements canadiensMisericordia Community HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerceptionIntelligibility (philosophy)MedicineAudiologySpeech perceptionQuality of life (healthcare)ConsonantPhysical therapyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Treatment for oral cancer can result in speech impairments that can have varying impacts on patient quality of life. This study explored the relationship between clinical measures of speech impairment and the perception that patients had of this change in the early stage of recovery. METHOD: This was a quasi-experimental 1-group pre-post study design carried out on 10 patients with surgical intervention for oral cancer. Two clinical measures (word intelligibility and consonant phoneme error) and 2 patient-perception measures (Speech Handicap Index total score and Speech Handicap Index patient criteria score) were collected at preoperative and 1-month postoperative appointments. RESULTS: Qualitative analysis revealed discordance between clinical and patient-perceived measures in 4 of 10 patients. Change in consonant phoneme error and change in word intelligibility were significantly correlated (r = .827). Furthermore, on average, statistically significant relationships were not found between clinical and patient-perceived measures or between the 2 patient-perception measures. CONCLUSIONS: Discordance between clinical and patient-perceived measures was observed in almost half of the sample, indicating that clinical tests did not fully explain the extent of impairment perceived by patients. Speech outcomes should focus on both types of measures, and patient perception outcomes should be carefully considered when recommending speech therapy.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,436
Score d'incertitude au seuil0,657

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,345 · 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

Citations13
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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