MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2889119150 · doi:10.2196/11596

The Table to Tablet (T2T) Speech and Language Therapy Software Development Roadmap

2018· article· en· W2889119150 sur OpenAlexvenueno aff
Luís M. T. Jesus, Joaquim Santos, Joana Martinez

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTable (database)Computer scienceSoftwareNatural language processingSpeech recognitionMedical physicsMedicineProgramming languageData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Few studies have analyzed gains in using computers in speech and language therapy interventions for children with speech and/or language disorders when compared to a control group, but virtual tutors and computer-based visual feedback have been gaining interest in the literature. Previous systematic reviews mainly focused on development technological details of computer-based speech training systems or the potential of integrating mobile technology into education and rehabilitation, but recent systematic reviews have also evaluated the efficacy of computer-based speech and language therapy for children and how digital technology can support different activities, at school or elsewhere. OBJECTIVE: This study aimed to analyze a continuous communication and joint team approach to develop solutions focused on the real needs of end users, which digitally emulate reliable and validated physical intervention materials for children with speech sound disorders (SSD). METHODS: The Table to Tablet (T2T) software was developed using a design-based research methodology, which included four phases: activities development; ethnographic pretesting with a sample from the target population; software development; and beta-testing. The technology used to develop the software, the method used to ensure satisfaction and replay ability of the intervention materials, and results from the ethnographic and beta-testing phases are presented. RESULTS: Nineteen activities were developed during the first phase, which were then tested, with 7 service users, using a physical prototype. The beta-test approach included extensive testing and reformulation, supported by direct, nonparticipant observation and data collection using a questionnaire designed for children. Feedback was used to improve the software and interaction with users. CONCLUSIONS: The use of T2T-based intervention programmes by speech and language therapists (SLTs) will allow these professionals to make a better and more effective communication intervention, based on proven methodologies, that coexists in a structured physical and a digital version. These versions provide a full, 6-week intervention program, with minimal effort in preparing the session by the SLTs while delivering a very consistent intervention, with high replay value. A continuous communication and joint team approach was beneficial to the project and to the development of a solution focused on the real needs of SLTs and children with SSD. All problems were approached as a team with different skills and expertise, which minimized errors (eg, the developer making choices that would save him from spending time doing something that would not be used) and time spent. To add to this, the importance of integrating the end users as testers and collecting their opinions and actions per session allowed the production of better-targeted activities. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02490826; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02490826.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,629
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,150
Tête enseignante GPT0,531
Écart entre enseignants0,381 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Research ProtocolsMême sujetLanguage Development and DisordersTravaux en français237 207