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Enregistrement W7030124653

Modelling Physical Mechanisms of Nodule Development in Phonotraumatic Vocal Hyperfunction using Computational Vocal Fold Models

2023· dissertation· en· W7030124653 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSubterranean biodiversity and taxonomy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHyperfunctionVocal foldsPhonationStiffnessSpeech productionArticulatory phoneticsElectroglottograph
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vocal hyperfunction is a prevalent voice disorder with significant impacts on the daily lives of patients, but has poorly understood causes. At its root, vocal hyperfunction is neurological, involving excessive muscular activation due to compensation for some underlying issue. In order to improve understanding of the causes of this disorder and ultimately improve its treatment, this thesis uses computational models to investigate mechanical aspects in the development of vocal fold nodules in phonotraumatic vocal hyperfunction (a specific class of vocal hyperfunction), specifically: whether biomechanical differences in stiffness of the vocal folds can lead to inefficient speech production that predisposes one to developing these nodule, and whether swelling can establish an amplifying feedback loop, a so-called "vicious cycle", wherein swelling leads to compensatory adjustments that incur further swelling and ultimately lead to nodule. To address these questions a two-dimensional finite-element vocal fold model coupled with a simplified one-dimensional flow model was developed with modifications to this basic model made to study the phenomena of interest. Towards modelling swelling, a computationally efficient approach to model the epithelium layer of the vocal folds is also developed and validated. \n \nTo investigate the first research question, the aforementioned model was adapted to study phonation onset pressure, a measure of effort required to produce speech, as a function of vocal fold stiffness. The results show that onset pressure is primarily dependent on just three stiffness distributions: smooth distributions with body-cover stiffness differences and smooth distributions with inferior-superior stiffness differences minimize onset pressure while a uniform stiffness increase increases onset pressure. Since a uniform stiffness increase increases the natural frequency of the vocal folds, this increase in onset pressure is roughly associated with increases in frequency. This suggests that for a given average stiffness (onset frequency) deviations from an optimal body-cover and inferior-superior-like distribution lead to increases in phonatory effort that could increase susceptibility to vocal hyperfunction. \n \nTo investigate the second research question, the finite element model was augmented with a model of swelling, as well as an epithelium using a membrane model. Results showed that swelling has negligible impact on loudness of speech but significantly influences frequency, and that furthermore, swelling increases measures of phonotrauma. These results suggest that swelling could incur a vicious cycle. Specifically, a decrease in fundamental frequency initiates compensatory adjustments through increased muscle tension and subglottal pressure, which tends to increase phonotrauma in the folds, and increased swelling with phonotrauma does not tend to limit further swelling. This result demonstrates how swelling can potentially lead to the formation of nodule.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,132 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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