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Enregistrement W2897809343 · doi:10.1121/1.5068596

Acoustic analysis of the speech of patients with oral cancer: A methodological investigation comparing speech stimuli derived from different clinical outcome measures

2018· article· en· W2897809343 sur OpenAlexaff
Agnieszka Dzioba, Daniel Aalto, Hadi Seikaly, Jana Rieger

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVoice and Speech Disorders
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVowelFormantContext (archaeology)AudiologyOral cavityTongueConnected speechSpeech productionMedicineSpace (punctuation)Speech recognitionPsychologyComputer scienceOrthodonticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Oral cavity cancer and its treatment reduce the quality of speech. Clinicians often utilize a variety of outcomes measures to assess speech function of patients with oral cavity cancer reducing the comparability of formant results due to differences in linguistics and phonetic contexts. Objective: To evaluate the degree of agreement in vowel space size in a F1-F2 plane, when comparing speech stimuli selected from a controlled environment (i.e., /hVd/ context) to speech stimuli segmented from two clinically available speech outcome measures in patients treated for cancer of the oral tongue. Methods: Voice recordings of nine patients treated with primary surgery for cancer of the oral cavity who attended functional assessment appointments (pre-operatively, and at 1-, 6-, and 12-months post-operatively) were analyzed. Agreement between vowel space size obtained from /hVd/ phrases and other speech assessments were compared using linear correlations and t-tests. Results: Vowel space size derived from /hVd/ phrases correlates strongly with corresponding estimates from other speech tasks (r = 0.72 to 0.82, p <0.0001). The other tasks had significantly reduced vowel space sizes compared to /hVd/ (t = 4.7 to 5, p<0.0001). Conclusion: Vowel space size estimates based on different speech tasks are mutually comparable and may offer insight to oral cancer speech production acoustics.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,959

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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