MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4301391839 · doi:10.2196/40465

The Use of Segmental and Suprasegmental Sequencing Skills to Differentiate Children With and Without Childhood Apraxia of Speech: Protocol for a Comparative Accuracy Study

2022· article· en· W4301391839 sur OpenAlexvenueno aff
Min Ney Wong, Eddy C. H. Wong, Shelley L. Velleman

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologySyllableVietnameseAudiologyVariation (astronomy)Repetition (rhetorical device)Task (project management)Speech recognitionCognitive psychologyLinguisticsComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Childhood apraxia of speech (CAS) is a motor-based speech sound disorder (SSD) with a core impairment in the planning and programming of spatiotemporal parameters of speech movement sequences. CAS may cause deficits in both segmental and suprasegmental components of speech, and it can severely affect children's ability to speak intelligibly and communicate effectively and impact their quality of life. Assessment tasks, such as the maximum performance tasks (MPT) and Syllable Repetition Task (SRT), examine children's segmental sequencing skills to assist with the diagnosis of CAS. In Hong Kong, although the MPT and SRT have been used clinically to diagnose CAS in Cantonese-speaking children, their validity has not been reported. There is an urgent need for such investigations. Suprasegmentally, lexical stress errors have been reported as a consensual feature and to aid in the diagnosis of CAS. However, there are challenges in diagnosing CAS in children who speak tonal languages like Cantonese. A recent study has reported lexical tone errors in Cantonese-speaking children with CAS. Furthermore, deficits in pitch-variation skills were found in Cantonese-speaking children with CAS using a tone sequencing task (TST). It is hypothesized that there is a universal deficit in pitch-variation skills among tonal and nontonal language speakers with CAS. Further investigations of pitch-variation skills using the TST in Cantonese-speaking children with CAS may shed light on suprasegmental deficits in tonal languages and contribute to the development of a valid diagnostic tool for CAS in children who speak other tonal languages, such as Vietnamese, Thai, and Mandarin. OBJECTIVE: This study aims to examine the diagnostic potential of the MPT, SRT, and TST in diagnosing Cantonese-speaking children with CAS and to investigate pitch-variation skills in Cantonese-speaking children with and without CAS. METHODS: A total of 25 children with CAS and 3 groups of age- and gender-matched controls (non-CAS SSD only group, non-CAS SSD co-occurring with language impairment group, and typical development group) will be recruited. All participants will perform the MPT, SRT, and TST measures. Their performances on these tools will be perceptually judged and acoustically measured. RESULTS: Data collection will last from January 1, 2022, to October 30, 2023. As of August 2022, the project has recruited 4 children in the CAS group, 21 children in the non-CAS SSD group, 4 children in the speech and language impairment group, and 53 children in the typical development group. CONCLUSIONS: It is anticipated that Cantonese-speaking children with CAS will have poorer pitch-variation skills than the control groups and that the MPT, SRT, and TST will be appropriate diagnostic tools for identifying CAS in Cantonese-speaking children. The project will benefit the field of speech-language pathology locally and internationally, with short- and long-term impacts. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/40465.

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)0,000
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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,213
Score d'incertitude au seuil0,533

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,276
Tête enseignante GPT0,533
Écart entre enseignants0,257 · 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
GenreProtocole

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

Explorer davantage

Même revueJMIR Research ProtocolsMême sujetLanguage Development and DisordersTravaux en français237 207