Development and Validation of a Probe Word List to Assess Speech Motor Skills in Children
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The aim of the study was to develop and validate a probe word list and scoring system to assess speech motor skills in preschool and school-age children with motor speech disorders. Method This article describes the development of a probe word list and scoring system using a modified word complexity measure and principles based on the hierarchical development of speech motor control known as the Motor Speech Hierarchy (MSH). The probe word list development accounted for factors related to word (i.e., motoric) complexity, linguistic variables, and content familiarity. The probe word list and scoring system was administered to 48 preschool and school-age children with moderate-to-severe speech motor delay at clinical centers in Ontario, Canada, and then evaluated for reliability and validity. Results One-way analyses of variance revealed that the motor complexity of the probe words increased significantly for each MSH stage, while no significant differences in the linguistic complexity were found for neighborhood density, mean biphone frequency, or log word frequency. The probe word list and scoring system yielded high reliability on measures of internal consistency and intrarater reliability. Interrater reliability indicated moderate agreement across the MSH stages, with the exception of MSH Stage V, which yielded substantial agreement. The probe word list and scoring system demonstrated high content, construct (unidimensionality, convergent validity, and discriminant validity), and criterion-related (concurrent and predictive) validity. Conclusions The probe word list and scoring system described in the current study provide a standardized method that speech-language pathologists can use in the assessment of speech motor control. It can support clinicians in identifying speech motor difficulties in preschool and school-age children, set appropriate goals, and potentially measure changes in these goals across time and/or after intervention.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».