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Enregistrement W4311678924 · doi:10.1017/cjn.2022.343

A French Version of a Voice Recognition Symbol Digit Modalities Test Analog

2022· article· en· W4311678924 sur OpenAlexaffvenueabout
Anthony Feinstein, Lingkai Shen, Jonathan Rose, Caroline Cayer, Caitlyn Bockus, Cecilia Meza, Juliana Puopolo, Emmanuelle Lapointe

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSpeech and Audio Processing
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreHealth and Social Services Centre University Institute of Geriatrics of SherbrookeCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeHôpital FleurimontHealth Sciences CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNumerical digitSymbol (formal)ModalitiesSpeech recognitionAudiologyTest (biology)ArithmeticCommunicationPsychologyComputer scienceMedicineMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: We previously showed that a fully automated voice recognition analog of the Symbol Digit Modalities Test (VR-SDMT) is sensitive in detecting processing speed deficits in people with multiple sclerosis (pwMS). We subsequently developed a French language version and administered it to 49 French-Canadian pwMS and 29 matched healthy control (HC) subjects. Significant correlations between the VR-SDMT and traditional oral SDMT were found in the MS ( r = −0.716, p < 0.001) and HC ( r = −0.623, p < 0.001) groups. These findings in French replicate our previous findings and confirm the utility of voice recognition software in assessing cognition in pwMS.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,720
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0040,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,208 · 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'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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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