Effects of Deep Brain Stimulation of the Subthalamic Nucleus Settings on Voice Quality, Intensity, and Prosody in Parkinson’s Disease: Preliminary Evidence for Speech Optimization
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To systematically evaluate how different deep brain stimulation of the subthalamic nucleus (STN-DBS) amplitude, frequency, and pulse-width electrical parameter settings impact speech intensity, voice quality, and prosody of speech in Parkinson's disease (PD). METHODS: Ten individuals with PD receiving bilateral STN-DBS treatments were seen for three baseline and five treatment visits. The five treatment visits involved an examination of the standard clinical settings as well as manipulation of different combinations of frequency (low, mid, and high), pulse width (low, mid, and high), and voltage (low, mid, and high) of stimulation. Measures of speech intensity, jitter, shimmer, harmonics-noise ratio, semitone standard deviation, and listener ratings of voice quality and prosody were obtained for each STN-DBS manipulation. RESULTS: The combinations of lower frequency, lower pulse width, and higher voltage settings were associated with improved speech outcomes compared to the current standard clinical settings. In addition, decreased total electrical energy delivered to the STN appears to be associated with speech improvements. CONCLUSIONS: This study provides preliminary evidence that STN-DBS may be optimized for Parkinson-related problems with voice quality, speech intensity, and prosody of speech.
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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 | 0,000 | 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 ».