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Enregistrement W4210377765 · doi:10.3390/jcm11030584

Pitch Discrimination Testing in Patients with a Voice Disorder

2022· article· en· W4210377765 sur OpenAlexaff
Duy Duong Nguyên, Antonia Chacon, Daniel Novakovic, Nicola J. Hodges, Paul Carding, Catherine Madill

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVoice and Speech Disorders
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAudiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Auditory perception plays an important role in voice control. Pitch discrimination (PD) is a key index of auditory perception and is influenced by a variety of factors. Little is known about the potential effects of voice disorders on PD and whether PD testing can differentiate people with and without a voice disorder. We thus evaluated PD in a voice-disordered group (n = 71) and a non-voice-disordered control group (n = 80). The voice disorders included muscle tension dysphonia and neurological voice disorders and all participants underwent PD testing as part of a comprehensive voice assessment. Percentage of accurate responses and PD threshold were compared across groups. The PD percentage accuracy was significantly lower in the voice-disordered group than the control group, irrespective of musical background. Participants with voice disorders also required a larger PD threshold to correctly discriminate pitch differences. The mean PD threshold significantly discriminated the voice-disordered groups from the control group. These results have implications for the voice control and pathogenesis of voice disorders. They support the inclusion of PD testing during comprehensive voice assessment and throughout the treatment process for patients with voice disorders.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,660

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,327 · 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.

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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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