Nasalance-Based Preclassification of Oral–Nasal Balance Disorders Results in Higher Agreement of Expert Listeners’ Auditory-Perceptual Assessments: Results of a Retrospective Listening Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Reliable perceptual and instrumental assessment of oral-nasal balance disorders is a persistent problem in speech-language pathology. The goal of the study was to evaluate whether nasalance-based preclassification of oral-nasal balance disorders improves listener agreement. DESIGN: Retrospective listening study. SETTING: Tertiary university hospital. PARTICIPANTS: Fifty-four randomly selected recordings of patients with repaired unilateral cleft lip and palate (UCLP). Three experienced speech-language pathologists participated as expert listeners. INTERVENTIONS: Two listening experiments were based on nasalance scores and audio recordings of speakers with repaired UCLP. The speakers were preclassified as normal, hypernasal, hyponasal, or mixed based on their nasalance scores. Initially, the listeners determined the diagnostic category of the oral-nasal balance for 62 audio recordings (8 repeats). Six months later, they listened to 38 of the recordings (6 repeats) along with a spreadsheet indicating the nasalance-based categories for the oral-nasal balance. The listeners confirmed, or rejected and corrected, the nasalance-based preclassification. MAIN OUTCOME MEASURES: Intralistener, interlistener agreement, and agreement between listener categories and nasalance-based oral-nasal balance categories. RESULTS: In the first study, the agreement between the listeners' diagnostic category and the nasalance-based category was 45.1% and the interlistener agreement was 36.7%. In the second study, the agreement between the listeners' category and the nasalance-based category was 67.1% (75% agreement for the correct nasalance-based categories and 41.7% for the misclassifications), and the interlistener agreement was 85.4%. CONCLUSIONS: Preclassification of oral-nasal balance disorders based on nasalance scores may help listeners achieve better diagnostic accuracy and higher agreement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».