Development and evaluation of a new intraoral voice assist device called the voice retriever
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Patients lose their voice after laryngectomy for laryngeal cancer or aspiration prevention surgery for severe dysphagia. To assist such patients, we developed and verified the utility of a novel vocalization method using a device termed the voice retriever (VR), in which the sound source is placed in the mouth. Methods: We investigated the effectiveness of the VR in patients. The VR consists of a mouthpiece with a built-in speaker and a dedicated application that serves as the sound source. We compared the speech intelligibility and naturalness in normal participants using VR and an electrolarynx (EL) for the first time as well as the voice-related quality of life (V-RQOL) in patients with dysphonia before and after using the VR. Results: The VR produced significantly higher 100-syllable test scores as well as fluency, amount of additional noise, intonation, intelligibility and overall long reading test ratings in the first-time VR and EL users. Furthermore, the VR use significantly improved the V-RQOL of participants with dysphonia. Conclusion: Compared to EL, VR allows more effective speech improvement in participants without experience using an alternative vocalization method and improves the V-RQOL in patients with dysphonia. Level of Evidence: Step 4.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».