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Enregistrement W4283791056 · doi:10.21801/ppcrj.2022.82.2

The effect of SpeechVive device on speech intelligibility in Parkinson’s Disease patients: Randomized Clinical Trial Protocol

2022· article· en· W4283791056 sur OpenAlexaff
Laura Michelle Santana Rodríguez, Amanda Marcinowska, Criscely L. Go, Alicia González, Gabriela Cerqueira Caldas Pinto, Qiang Nai, Vasthala Juvvingunta, Oriana Escobar, Joao Pedro Lima, Enrique O. Bedoya-Ismodes, Mohammad Mohsin Arshad, Ana Carolina Benites, Renata Couto, Abel Perez, Andrés Pavlovic, Samuel Ramos García, Jaweria Akram, Jesabelle Dominguez, Luisa dos Santos, Wei Zhang, Michael Sheng-Fu Feng, Basil Alshekh, Priscila Prais Carneiro, S Riccio, Daniel Urla, Ygor Nascimento Junqueira, Jose Agustin Rojas, Arturo Tamayo, Elly Pichardo, Lucas Pepe Mena, Diego Daniel Garcia, Denise Saretta Schwartz

Notice bibliographique

RevuePrinciples and Practice of Clinical Research Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVoice and Speech Disorders
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParkinson's diseaseDysarthriaMedicineAudiologyLoudnessRandomized controlled trialIntelligibility (philosophy)Rating scalePhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationDiseasePsychologySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Hypokinetic dysarthria -with hypophonia as its main symptom- is a common feature of Parkinson’s disease, affecting approximately 90% of patients. Hypophonia, characterized by reduced speech volume, leads to difficulties in communication with others due to decreased speech intelligibility. Current treatments involve intensive and cognitively demanding behavioral therapies such as the Lee Silverman Voice Treatment (LSVT). The SpeechVive is a wearable device that produces noise to elicit increased vocal intensity utilizing a natural reflex through the Lombard effect.Methods: We propose a multicenter, phase III, two-armed, parallel, open-label, randomized controlled trial comparing the effectiveness of LSVT with SpeechVive. We seek to assign 238 patients to either LSVT or SpeechVive device in a 1:1 ratio through a stratified permuted block randomization. Patients ages 50 to 80 years, diagnosed with idiopathic Parkinson's Disease based on MDS-Unified Parkinson's Disease Rating Scale (MDS-UPDRS) criteria, a Hoehn and Yahr stage 2 and 3, on stable dopaminergic doses for the past 3 months, with perceived communication difficulties will be included in the trial. Patients will be excluded if they present additional neurodegenerative diseases, prior stroke, laryngeal pathologies, hearing or a severe visual impairment, or who underwent speech therapy or have a deep brain stimulation electrode implanted. The primary outcome is speech intelligibility measured through the Speech Intelligibility Test (SIT) for windows. Secondary outcomes include adherence, the vocal intensity measured with Sound Pressure Level (SPL), Vocal Handicap Index (VIH), and Parkinson's Disease Questionary-39. We will measure each outcome at baseline and after eight weeks of treatment. Our principal statistical analysis is multiple linear regression analysis, with age, gender, site, and PD severity as covariates.Discussion: We present a protocol for a randomized controlled trial addressing an important issue that hampers the ability of Parkinson's Disease patients to communicate effectively. We aim at exploring SpeechVive as an alternative, more accessible treatment for hypophonia in patients with Parkinson’s Disease. Keywords: SpeechVive device, Lee Silverman Speech Therapy (LSVT), hypophonia, Parkinson's Disease, the Lombard effect, Speech intelligibility.

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)0,216
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,517
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,325
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2160,517
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,004
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 Opus0,241
Tête enseignante GPT0,575
Écart entre enseignants0,334 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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