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Enregistrement W3196719769 · doi:10.1080/02699052.2021.1972150

Sports Related Concussion Impacts Speech Rate and Muscle Physiology

2021· article· en· W3196719769 sur OpenAlexaff
Russell Banks, Deryk S. Beal, Eric J. Hunter

Notice bibliographique

RevueBrain Injury · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute on Deafness and Other Communication DisordersAmerican Speech-Language-Hearing Foundation
Mots-clésConcussionPhysical medicine and rehabilitationMedicineInjury preventionPsychologyPoison controlAudiologyPhysical therapyMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Establish objective and subjective speech rate and muscle function differences between athletes with and without sports related concussion (SRC) histories and provide potential motor speech evaluation in SRC. METHODS: Over 1,110 speech samples were obtained from 30, 19-22 year-old athletes who had sustained an SRC within the past 2 years and 30 pair-wise matched control athletes with no history of SRC. Speech rate was measured via average time per syllable, average unvoiced time per syllable, and expert perceptual judgment. Speech muscle function was measured via surface electromyography over the obicularis oris, masseter, and segmental triangle. Group differences were assessed using MANOVA, bootstrapping and predictive ROC analyses. RESULTS: Athletes with SRC had slower speech rates during DDK tasks than controls as evidenced by longer average time per syllable longer average unvoiced time per syllable and expert judgment of slowed rate. Rate measures were predictive of concussion history. Further, athletes with SRC required more speech muscle activation than controls to complete DDK tasks. CONCLUSION: Clear evidence of slowed speech and increased muscle activation during the completion of DDK tasks in athletes with SRC histories relative to controls. Future work should examine speech rate in acute concussion.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,903
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,306 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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