Development of a Speech-based Composite Score for Remotely Quantifying Language Changes in Frontotemporal Dementia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Changes to speech and language are common symptoms across different subtypes of frontotemporal dementia (FTD). These changes affect the ability to communicate, impacting everyday functions. Accurately assessing these changes may help clinicians to track disease progression and detect response to treatment. OBJECTIVE: To determine which aspects of speech show significant change over time and to develop a novel composite score for tracking speech and language decline in individuals with FTD. METHOD: We recruited individuals with FTD to complete remote digital speech assessments based on a picture description task. Speech samples were analyzed to derive acoustic and linguistic measures of speech and language, which were tested for longitudinal change over the course of the study and were used to compute a novel composite score. RESULTS: Thirty-six (16 F, 20 M; M age = 61.3 years) individuals were enrolled in the study, with 27 completing a follow-up assessment 12 months later. We identified eight variables reflecting different aspects of language that showed longitudinal decline in the FTD clinical syndrome subtypes and developed a novel composite score based on these variables. The resulting composite score demonstrated a significant effect of change over time, high test-retest reliability, and a correlation with standard scores on various other speech tasks. CONCLUSION: Remote digital speech assessments have the potential to characterize speech and language abilities in individuals with FTD, reducing the burden of clinical assessments while providing a novel measure of speech and language abilities that is sensitive to disease and relevant to everyday function.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».