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Enregistrement W3214266918 · doi:10.1044/2021_jslhr-21-00197

“You Say Severe, I Say Mild”: Toward an Empirical Classification of Dysarthria Severity

2021· article· en· W3214266918 sur OpenAlexaff
Kaila L. Stipancic, Kira M. Palmer, Hannah P. Rowe, Yana Yunusova, James D. Berry, Jordan R. Green

Notice bibliographique

RevueJournal of Speech Language and Hearing Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVoice and Speech Disorders
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute on Deafness and Other Communication Disorders
Mots-clésDysarthriaInter-rater reliabilityAudiologyPsychologyIntra-rater reliabilityReceiver operating characteristicIntelligibility (philosophy)Construct validityCutoffSeverity of illnessRating scaleReliability (semiconductor)PsychometricsPhysical medicine and rehabilitationMedicineClinical psychologyDevelopmental psychologyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The main purpose of this study was to create an empirical classification system for speech severity in patients with dysarthria secondary to amyotrophic lateral sclerosis (ALS) by exploring the reliability and validity of speech-language pathologists' (SLPs') ratings of dysarthric speech. METHOD: Ten SLPs listened to speech samples from 52 speakers with ALS and 20 healthy control speakers. SLPs were asked to rate the speech severity of the speakers using five response options: normal, mild, moderate, severe, and profound. Four severity-surrogate measures were also calculated: SLPs transcribed the speech samples for the calculation of speech intelligibility and rated the effort it took to understand the speakers on a visual analog scale. In addition, speaking rate and intelligible speaking rate were calculated for each speaker. Intrarater and interrater reliability were calculated for each measure. We explored the validity of clinician-based severity ratings by comparing them to the severity-surrogate measures. Receiver operating characteristic (ROC) curves were conducted to create optimal cutoff points for defining dysarthria severity categories. RESULTS: Intrarater and interrater reliability for the clinician-based severity ratings were excellent and were comparable to reliability for the severity-surrogate measures explored. Clinician severity ratings were strongly associated with all severity-surrogate measures, suggesting strong construct validity. We also provided a range of values for each severity-surrogate measure within each severity category based on the cutoff points obtained from the ROC analyses. CONCLUSIONS: Clinician severity ratings of dysarthric speech are reliable and valid. We discuss the underlying challenges that arise when selecting a stratification measure and offer recommendations for a classification scheme when stratifying patients and research participants into speech severity categories.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,098
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,138

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,098
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0060,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,304 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations55
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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