Acoustic Measures of Dysphonia in Amyotrophic Lateral Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Identifying efficacious measures to characterize dysphonia in complex neurodegenerative diseases is key to optimal assessment and intervention. This study evaluates the validity and sensitivity of acoustic features of phonatory disruption in amyotrophic lateral sclerosis (ALS). METHOD: Forty-nine individuals with ALS (40-79 years old) were audio-recorded while producing a sustained vowel and continuous speech. Perturbation/noise-based (jitter, shimmer, and harmonics-to-noise ratio) and cepstral/spectral (cepstral peak prominence, low-high spectral ratio, and related features) acoustic measures were extracted. The criterion validity of each measure was assessed using correlations with perceptual voice ratings provided by three speech-language pathologists. Diagnostic accuracy of the acoustic features was evaluated using area-under-the-curve analysis. RESULTS: Perturbation/noise-based and cepstral/spectral features extracted from /a/ were significantly correlated with listener ratings of roughness, breathiness, strain, and overall dysphonia. Fewer and smaller correlations between cepstral/spectral measures and perceptual ratings were observed for the continuous speech task, although post hoc analyses revealed stronger correlations in speakers with less perceptually impaired speech. Area-under-the-curve analyses revealed that multiple acoustic features, particularly from the sustained vowel task, adequately differentiated between individuals with ALS with and without perceptually dysphonic voices. CONCLUSIONS: Our findings support using both perturbation/noise-based and cepstral/spectral measures of sustained /a/ to assess phonatory quality in ALS. Results from the continuous speech task suggest that multisubsystem involvement impacts cepstral/spectral analyses in complex motor speech disorders such as ALS. Further investigation of the validity and sensitivity of cepstral/spectral measures during continuous speech in ALS is warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».