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Enregistrement W4387528429 · doi:10.2196/49216

Effect of Voice and Articulation Parameters of a Home-Based Serious Game for Speech Therapy in Children With Articulation Disorder: Prospective Single-Arm Clinical Trial

2023· article· en· W4387528429 sur OpenAlexvenueno aff
Seong-Yeol Kim, Minji Song, Yun-Ju Jo, Youngjae Jung, Heecheon You, Myoung-Hwan Ko, Gi-Wook Kim

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVoice and Speech Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArticulation (sociology)Test (biology)PsychologyAudiologyPhonationMedicinePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Articulation disorder decreases the clarity of language and causes a decrease in children’s learning and social ability. The demand for non–face-to-face treatment is increasing owing to the limited number of therapists and geographical or economic constraints. Non–face-to-face speech therapy programs using serious games have been proposed as an alternative. Objective The aim of this study is to investigate the efficacy of home therapy on logopedic and phoniatric abilities in children with articulation disorder using the Smart Speech game interface. Methods This study is a prospective single-arm clinical trial. Children with articulation disorders, whose Urimal Test of Articulation and Phonology (U-TAP) was –2 SDs or less and the Receptive and Expressive Vocabulary Test score was –1 SD or more, were enrolled. A preliminary evaluation (E0) was conducted to check whether the children had articulation disorders, and for the next 4 weeks, they lived their usual lifestyle without other treatments. Prior to the beginning of the training, a pre-evaluation (E1) was performed, and the children trained at home for ≥30 minutes per day, ≥5 times a week, over 4 weeks (a total of 20 sessions). The Smart Speech program comprised oral exercise training, breathing training, and speech training; the difficulty and type of the training were configured differently according to the participants’ articulation error, exercise, and vocal ability. After the training, postevaluation (E2) was performed using the same method. Finally, 8 weeks later, postevaluation (E3) was performed as a follow-up. A voice evaluation included parameters such as maximum phonation time (MPT), fundamental frequency (F0), jitter, peak air pressure (relative average perturbation), pitch, intensity, and voice onset time. Articulation parameters included a percentage of correct consonants (PCC; U-TAP word-unit PCC, U-TAP sentence-unit PCC, and three-position articulation test) and alternate motion evaluation (diadochokinesis, DDK). Data obtained during each evaluation (E1-E2-E3) were compared. Results A total of 13 children with articulation disorders aged 4-10 years were enrolled in the study. In voice parameters, MPT, jitter, and pitch showed significant changes in repeated-measures ANOVA. However, only MPT showed significant changes during E1-E2 (P=.007) and E1-E3 (P=.004) in post hoc tests. Other voice parameters did not show significant changes. In articulation parameters, U-TAP, three-position articulation test (TA), and DDK showed significant changes in repeated-measures ANOVA. In post hoc tests, U-TAP (word, sentence) and TA showed significant changes during E1-E2 (P=.003, .04, and .01) and E1-E3 (P=.001, .03, and .003), and DDK showed significant changes during E1-E2 only (P=.03). Conclusions Home-based serious games can be considered an alternative treatment method to improve language function. Trial Registration Clinical Research Information Service KCT0006448; https://cris.nih.go.kr/cris/search/detailSearch.do/20119

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil0,640

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,311 · 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
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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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