Changes in White Matter Integrity following Intensive Voice Treatment (LSVT LOUD®) in Children with Cerebral Palsy and Motor Speech Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Preliminary evidence suggests that intensive voice and speech treatment based on activity-dependent neuroplasticity principles holds promise for affecting positive change in children with cerebral palsy (CP) and motor speech disorders. Diffusion tensor imaging (DTI) allows researchers to make inferences about the integrity of white matter tracks and provides a sensitive measure of neuroplasticity. Previous treatment studies looking at the effects of training on white matter integrity have shown positive results, but these studies have been limited to gross motor function. Eight children with motor speech disorders and CP (3 females; age 8-16 years) and an age- and sex-matched group of typically developing (TD) children participated. Each child with CP completed a full dose of LSVT LOUD® and a 12-week maintenance program. Participants attended 3 recording sessions: before and after treatment, and after the maintenance period. TD children were tested at the same 3 time points. Recording sessions for both groups of children included measures of white matter integrity using DTI and acoustic measures of voice and speech. Fractional anisotropy (FA) was measured for 2 motor tracts and 5 association tracts. In children with CP, we observed an increase in FA in several motor and association tracts immediately following treatment and 12 weeks after treatment. Acoustic data on untrained tasks were correlated with changes in FA detected immediately following treatment and after the 12-week maintenance program. These findings suggest that long-term practice of skills attained during the treatment phase enhances white matter tract integrity in speech production networks.
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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 | 0,001 | 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 ».