Intensive Voice Treatment (Lee Silverman Voice Treatment [LSVT LOUD]) for Children With Down Syndrome: Phase I Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study examined the effects of an intensive voice treatment Lee Silverman Voice Treatment (LSVT LOUD) on children with Down syndrome (DS) and motor speech disorders. METHOD: A Phase I, multiple baseline, single-subject design with replication across nine participants with DS was used. Single-word intelligibility, acoustic measures of vocal functioning, and parent perceptions of pre- and posttreatment communication function were used as treatment outcome measures. RESULTS: All participants completed the full dose of LSVT LOUD and showed gains on one or more of the outcome measures. Patterns of posttreatment improvements were not consistent across participants but were more frequently observed on trained maximum performance tasks compared to tasks reflecting generalization of the treatment skillset. Some participants exhibited a stronger response to treatment, whereas others showed a mixed or weaker response. Parents liked the treatment protocol, perceived benefits from intensive intervention, and indicated they would strongly recommend LSVT LOUD to other parents who have children with DS and motor speech disorders. CONCLUSIONS: These preliminary results show that children with DS tolerated intensive voice treatment without adverse effects and made select meaningful therapeutic gains. The treatment evidence from this study warrants Phase II treatment studies using LSVT LOUD with a larger group of children with DS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».