Speech rate increase in primary progressive apraxia of speech and its cost on articulatory accuracy
Notice bibliographique
Résumé
Impaired articulation (e.g., articulatory accuracy) and prosody (e.g., slow speech rate) are considered primary diagnostic criterions for apraxia of speech both in neurodegenerative and post-stroke contexts. The primary aim of this study was to investigate the ability of participants with primary progressive apraxia of speech (PPAOS), a neurodegenerative disease characterised by initially isolated progressive apraxia of speech, to increase speech rate and the interaction between articulatory accuracy and speech rate. The secondary aim was to investigate the effect of syllable frequency and structure on this interaction. Four speakers with PPAOS, and four sex- and age-matched healthy speakers (HS) read eight two-syllable words embedded two times in a ten-syllable carrier phrase. Syllable frequency and structure were manipulated for the first syllable of the target words and controlled for the second syllable. All sentences were produced at three different target speech rates (conditions): habitual, regular (five syllables/second), and fast (seven syllables/second). Prosodic measures for target words and sentences were computed based on acoustic analysis of speech rate. Articulatory measures for words and sentences were rated based on a perceptual assessment of articulatory accuracy. Results show slower speech rate and reduced articulatory accuracy in speakers with PPAOS compared to HS. Results suggest that speakers with PPAOS also have limited ability to increase their speech rate. Finally, results suggest that articulatory complexity influences speech rate but that the cost of speech rate increase on articulatory accuracy varies greatly across speakers with PPAOS and is not necessarily related to the extent of the increase when measured in a highly structured sentence production task. Theoretical and clinical implications of these findings are discussed.
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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 | 0,111 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».