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Record W3010487542 · doi:10.51656/psycause.v8i1.10111

Évaluation peropératoire de la parole dans la maladie de Parkinson

2019· article· fr· W3010487542 on OpenAlexaffvenue
Valérie Coulombe, Léo Cantin, Vincent Martel‐Sauvageau

Bibliographic record

VenuePsycause revue scientifique étudiante de l École de psychologie de l Université Laval · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicVoice and Speech Disorders
Canadian institutionsUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesGynecologyPhilosophyMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

La stimulation cérébrale profonde des noyaux sous-thalamiques utilisée dans le traitement des symptômes moteurs de la maladie de Parkinson engendre fréquemment des effets secondaires sur l’intelligibilité de la parole. Aucune évaluation objective de la parole n’est actuellement administrée lors de la chirurgie d’implantation des électrodes malgré que le site de contact des électrodes influence grandement les résultats postopératoires. L’objectif de cette revue systématique des écrits scientifiques est de documenter et d’identifier les éléments pertinents pour prendre position quant à une procédure d’évaluation de la parole applicable au contexte peropératoire de stimulation cérébrale profonde dans la maladie de Parkinson. Grâce à une recherche effectuée sur les bases de données Medline, Cinahl et Google Scholar, 28 articles ont été analysés et de courtes tâches de répétition de mots, de répétition de syllabes rapide, de tenue vocalique et d’auto-évaluation ont été retenues. Ces quatre tâches permettent d’évaluer les effets directs du site d’implantation pour la stimulation sur la parole grâce aux mesures acoustiques, soit le temps maximal de phonation, la pente de transition du F2 et le débit articulatoire. Cette revue a permis d’identifier un protocole d’évaluation qui pourrait guider la pratique clinique.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.182
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.020
GPT teacher head0.270
Teacher spread0.250 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2019
Admission routes2
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