Exploring Speech and Language Therapists’ Perspectives of Voice-Assisted Technology as a Tool for Dysarthria: Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People living with Parkinson disease (PD) often experience low speech volume and reduced intelligibility. Research suggests that common voice-assisted technology (VAT) devices, like Amazon Alexa and Google Home, can encourage individuals to modify their speech, speaking more clearly, slowly, and loudly. This highlights the potential of VAT as a therapeutic clinical tool in speech and language therapy (SLT). However, while VAT is emerging as a novel health care technology, gaps exist regarding understanding speech and language therapists' (SaLTs) experiences using these devices in clinical practice for PD-related speech and voice difficulties. OBJECTIVE: This research set out to explore various experiences of using VAT to address hypokinetic dysarthria, secondary to PD, from a range of stakeholder perspectives. This paper specifically focuses on clinical insights from SaLTs. METHODS: SaLTs with prior experience of using smart speakers in clinical practice with people with speech or voice difficulties were invited to participate in focus groups or interviews. Between September and December 2024, seven SaLTs participated in semistructured focus groups or interviews using a topic guide. Discussions were informed by published evidence. Results were transcribed and analyzed using a framework analysis approach and were managed through NVivo software (Lumivero). RESULTS: Four main themes were identified across the groups: (1) potential for VAT in SLT, (2) managing therapeutic beige flags, (3) empowering SaLTs to become digitally enabled practitioners, and (4) envisioning the future of VAT in SLT. CONCLUSIONS: This study recognizes VAT's potential as a therapeutic tool that may improve volume, clarity, intelligibility of speech, and facilitate at-home practice for people with PD. However, before VAT can be widely implemented, considerations around data privacy, device limitations, and practical integration into clinical care must be addressed. Future research is proposed to design solutions to address usability challenges for both clients and clinicians. Finally, this paper offers key clinical recommendations for the development of a therapeutic VAT tool for speech and voice difficulties in SLT.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».