Shorter Sentence Length Maximizes Intelligibility and Speech Motor Performance in Persons With Dysarthria Due to Amyotrophic Lateral Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this study was to investigate the effect of sentence length on intelligibility and measures of speech motor performance in persons with amyotrophic lateral sclerosis (ALS) and to determine how these effects were influenced by dysarthria severity levels. Method One hundred thirty-one persons with ALS were included in this study, stratified into 4 dysarthria severity groups. All participants produced sentences from 5 to 15 words in length. Intelligibility, speaking rate, and measures of speech pausing behavior (i.e., total speech duration, total pause duration, and mean speech event duration) were measured for each sentence. Linear mixed-effects models were used to determine the effect of sentence length on speech measures for speakers at different dysarthria severity levels. Results Results showed that speech intelligibility significantly declined at longer sentence lengths only for the speakers with ALS who had more advanced dysarthria symptoms; however, speakers with mild-to-severe dysarthria showed significant declines in speaking rate and speech pausing behavior at longer sentence lengths. Conclusions Findings suggest that producing shorter sentences may help maximize intelligibility for speakers with moderate-to-severe dysarthria secondary to ALS and may be a beneficial compensatory strategy for preserving motor effort for all speakers with dysarthria secondary to ALS.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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) | 0,001 | 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 ».