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Sprachsignale beim Stottern

27. August 2026 aktualisiert von: Amanda Hampton Wray, University of Pittsburgh

Neuronale Verarbeitung von Sprachsignalen bei stotternden Kindern

Der Zweck dieser Forschungsstudie ist es zu verstehen, wie Sprache und Sprache im Gehirn verarbeitet werden. Diese Studie wird Informationen liefern, die helfen können zu verstehen, wie Sprache und Sprache bei Kindern verarbeitet werden und ob es möglicherweise Unterschiede zwischen Kindern, die stottern, und Kindern, die nicht stottern, gibt. Dieses Projekt wird diese neuronalen Prozesse für Sprachsignale bei Kindern, die stottern und Probanden kontrollieren, durch eine Reihe von Verhaltenssprach- und Sprachtests, elektroenzephalographischen (EEG) Aufgaben, funktioneller Magnetresonanztomographie (fMRI) und Computermodellierung bewerten.

Studienübersicht

Status

Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Die Studie wird die Integrität neuronaler Prozesse, die der Sprachtoncodierung zugrunde liegen, und die Art und Weise, wie diese Prozesse durch Aufgabenanforderungen moduliert werden, unter Verwendung von Neuroimaging und Computermodellierung bewerten.

Altersgerechte standardisierte Tests zur Beurteilung von Rede-, Sprach- und kognitiven Fähigkeiten werden von einem zertifizierten Sprachpathologen oder einem geschulten Labormitglied durchgeführt.

Die Ermittler werden auch die Elektroenzephalographie (EEG) über Frequenzfolgereaktionen (FFRs) und zeitliche Reaktionsfunktionen (TRFs) messen, während Kinder Sprach-Ton-Aufgaben mit unterschiedlichen Schwierigkeitsgraden absolvieren, einschließlich Silbenhören und -identifikation sowie Aufgaben zum kontinuierlichen Sprachverständnis. Beide Aufgaben werden sowohl in Ruhe als auch in Hintergrundgeräuschen präsentiert. EEG-Signale werden mit Ag-AgCl-Kopfhautelektroden gesammelt, und Antworten werden mit einer Abtastrate von 25 kHz mit Brain Vision Recorder (Brain Products, Gilching, Deutschland) aufgezeichnet.

Die Ermittler werden auch die funktionelle MRT (fMRI) nutzen, um mehrere neuronale Systeme zu beurteilen, die der Sprachtonverarbeitung bei Kindern zugrunde liegen, die in einem 3T-Scanner stottern. Der Einsatz ähnlicher Sprach-Ton-Aufgaben bei denselben Teilnehmern wie die EEG-Aufgaben ermöglicht die Quantifizierung neuronaler Aktivierungen und Repräsentationen in auditiven, sprachmotorischen Artikulations- und Aufmerksamkeitsnetzwerken während einfacher und komplexer Sprachaufgaben. Eine Reihe von MRT-Scans wird aufgezeichnet, um Daten zur Gehirnanatomie des Teilnehmers zu liefern. Diese Scans werden einzeln analysiert und auch in Kombination mit funktionellen Scans verwendet. Alle Teilnehmer werden auf Metall und andere Gegenstände untersucht, die für den MRT-Raum nicht geeignet sind. Die Teilnehmer erhalten Ohrstöpsel und/oder Kopfhörer zum Tragen.

Studientyp

Interventionell

Einschreibung (Geschätzt)

600

Phase

  • Unzutreffend

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienkontakt

  • Name: Brittany Coleman, MS, CCC-SLP
  • Telefonnummer: 412-710-6028
  • E-Mail: bmc162@pitt.edu

Studieren Sie die Kontaktsicherung

Studienorte

  • Vereinigte Staaten
    • Michigan
      • Ann Arbor, Michigan, Vereinigte Staaten, 48105
        • Noch keine Rekrutierung
        • University of Michigan
        • Kontakt:
        • Hauptermittler:
          • Soo-Eun Chang, PhD, CCC-SLP
    • Pennsylvania
      • Pittsburgh, Pennsylvania, Vereinigte Staaten, 15213
        • Rekrutierung
        • University of Pittsburgh
        • Kontakt:
          • Brittany Coleman, MS, CCC-SLP
          • Telefonnummer: 412-710-6028
          • E-Mail: bmc162@pitt.edu
        • Hauptermittler:
          • Amanda Hampton Wray, PhD, CCC-SLP

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

5 Jahre bis 17 Jahre (Kind)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Ja

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Spricht Englisch als Hauptsprache
  • Sprachliche Fähigkeiten im typischen Bereich
  • Kognitive Fähigkeiten im typischen Bereich
  • Keine Kontraindikationen für MRT

Einschlusskriterien für stotternde Kinder:

  • Vorhandensein von Entwicklungsstottern (Beginn in der Kindheit)
  • Keine Vorgeschichte einer anderen Kommunikationsstörung

Einschlusskriterien für Kinder, die nicht stottern:

  • Keine Familiengeschichte von Stottern
  • Keine Vorgeschichte anderer Kommunikationsstörungen (z. B. Hörbehinderung, Sprachbehinderung, kognitive Beeinträchtigung/Verletzung)

Ausschlusskriterien:

  • Einnahme von Medikamenten, die die neurale Funktion verändern
  • Kognitive Fähigkeiten unterhalb des typischen Bereichs
  • Schwere medizinische Krankheit
  • Kein fließender Sprecher des Englischen
  • Schwanger oder möglicherweise schwanger
  • Metallimplantate in Ihrem Körper (einschließlich Herzschrittmacher, Neurostimulatoren oder andere Metallgegenstände)
  • Schrapnell-Verletzungen
  • Augenfremdkörper (z. B. Metallspäne)
  • Metallpiercings, die für den Scan nicht entfernt werden können
  • Tätowierungen, die Eisen- oder Metallpigmente enthalten
  • Neigt zu Klaustrophobie
  • Für fMRT werden Personen mit einem Kopfumfang von mehr als 60 cm oder einem Gewicht von mehr als 300 Pfund aufgrund der Größe der Öffnung des fMRI-Magneten ausgeschlossen

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Hauptzweck: Grundlegende Wissenschaft
  • Zuteilung: N / A
  • Interventionsmodell: Einzelgruppenzuweisung
  • Maskierung: Keine (Offenes Etikett)

Waffen und Interventionen

Teilnehmergruppe / Arm
Intervention / Behandlung
Experimental: Sprachgeräuschstimulation
Sprachschallstimulation durch Verhaltens-, elektrophysiologische und Magnetresonanztomographie-basierte Aufgaben
Verhalten: Sprachgeräuschstimulation
Verhaltens-, elektrophysiologische und Magnetresonanztomographie-basierte Sprachschallprüfung

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Sprachlauterkennung
Zeitfenster: 1 Sitzung (bis zu 2 Stunden)
Verhaltensreaktionen werden für die Silbenerkennungsaufgabe in Ruhe und bei Vorhandensein von Hintergrundgeräuschen gemessen. Kinder werden so schnell wie möglich antworten, um zu identifizieren, welchen Sprachlaut sie gehört haben. Innerhalb und zwischen Gruppen werden Analysen zwischen stotternden Kindern und Kontrollpersonen durchgeführt. Driftdiffusionsmodelle (DDMs) werden verwendet, um die Verhaltensantworten von Genauigkeit und Reaktionszeit zu aggregieren, um die Neigung zu genaueren oder schnelleren Antworten sowie die Änderung des Antwortverhaltens im Laufe der Zeit in jeder Gruppe zu bewerten.
1 Sitzung (bis zu 2 Stunden)
Frequenzfolgereaktionen (EEG)
Zeitfenster: 1 Sitzung (bis zu 30 Minuten)
Frequency Following Responses (FFRs) werden gesammelt und zur Quantifizierung der neuronalen Kodierung von schnellen zeitlichen Hinweisen in auditiven Stimuli, einschließlich Sprachlauten, verwendet. FFRs (70–1500 Hz) werden durch Silben ausgelöst. FFRs werden unter ruhigen Bedingungen und in Gegenwart einer konkurrierenden Hintergrundgeschichte erhoben. Die Größe der FFRs wird gemessen. Die Dekodierung von FFRs, die durch Silben unter Verwendung von Support-Vector-Machine-Klassifikatoren hervorgerufen werden, wird analysiert. Innerhalb und zwischen Gruppen werden Analysen zwischen stotternden Kindern und Kontrollpersonen durchgeführt.
1 Sitzung (bis zu 30 Minuten)
Temporale Reaktionsfunktionen (EEG)
Zeitfenster: 1 Sitzung (bis zu 1 Stunde)
Die Analyse der zeitlichen Reaktionsfunktion (TRFs) vergleicht direkt einen kontinuierlich variierenden Stimulus, wie z. B. kontinuierliche Sprache, mit EEG-Daten. Die Beziehung zwischen den kontinuierlichen Sprach- und EEG-Signalen wird als kontinuierliche Welle geschätzt, die beschreibt, wie eine Änderung in einem kontinuierlichen Sprachmerkmal mit Änderungen im EEG-Signal zusammenhängt. Die vom TRF vorhergesagten EEG-Daten werden über Korrelation mit den realen, beobachteten EEG-Daten verglichen, was zu einem Fitnessmaß (Pearson's r) dafür führt, wie gut der Stimulus die beobachtete neurale Aktivität erklärt. Multivariate lineare Ridge-Regression unter Verwendung der Leave-One-Out-Cross-Validierungsmethode, um eine Überanpassung der Daten zu verhindern, wird verwendet, um das vorhergesagte und das erhaltene EEG zu vergleichen. Höhere Korrelationen zwischen dem vorhergesagten und erhaltenen EEG spiegeln eine bessere kortikale Codierung der Sprachhüllkurve wider. Innerhalb und zwischen Gruppen werden Analysen zwischen stotternden Kindern und Kontrollpersonen durchgeführt.
1 Sitzung (bis zu 1 Stunde)
Blutsauerstoffspiegelabhängige Aktivierung (funktionelle Magnetresonanztomographie)
Zeitfenster: 1 Sitzung (bis zu 2 Stunden)
Gehirnaktivierungsmuster, die durch vom Blutsauerstoffgehalt abhängige (FETT) fMRI-Signale indiziert werden, werden analysiert. BOLD-Antworten werden für jeden Teilnehmer für jede funktionale Aufgabe separat geschätzt. Die Ergebnisse auf Studienebene umfassen die Haupteffekte von Gruppen (Kinder, die stottern vs. Kontrollen), Interaktionen von Gruppe zu Region und Interaktionen von Gruppe zu Netzwerk (Gehör, Sprachmotorik und Aufmerksamkeit). Drift Diffusion Models (DDMs) werden verwendet, um die Verhaltensantworten von Genauigkeit und Reaktionszeit (z. B. während der Kategorisierung der Geräusche wie /ba/ oder /da/) zu aggregieren, um die Tendenz zu genaueren oder schnelleren Antworten sowie Änderungen zu bewerten Reaktionsverhalten im Laufe der Zeit in jeder Gruppe.
1 Sitzung (bis zu 2 Stunden)
Multi-Voxel-Musteranalyse (funktionelle Magnetresonanztomographie)
Zeitfenster: 1 Sitzung (bis zu 2 Stunden)
Die Multi-Voxel-Musteranalyse (MVPA) ist eine Analysetechnik für maschinelles Lernen, die darauf abzielt, räumlich verteilte neuronale Repräsentationen über Ensembles von Voxeln zu quantifizieren. MVPA wird verwendet, um die neuronalen Aktivitätsmuster zu bestimmen, die prädiktive Informationen über die Silben enthalten (z. /ba/, da/) in den Aufgaben in Ruhe und mit Hintergrundgeräuschen. Extrahierte BOLD-Parameterschätzungen für jede Silbe werden in die Analyse eingegeben. Die Genauigkeiten der teilnehmerspezifischen Klassifikationskreuzvalidierung (pro vorbestimmten Interessensbereichen) werden zwischen den Bedingungen verglichen, um Interessensbereiche zu bestimmen, in denen Repräsentationen durch zunehmende Aufgabenanforderungen verbessert oder verschlechtert werden. Regionen mit signifikanten Klassifikationsgenauigkeiten auf Gruppenebene in jeder Aufgabe sowie interessierende Regionen, die aufgabenabhängige Änderungen der Klassifikationsgenauigkeiten zeigen, werden durch Permutationstests für jede interessierende Region für jeden Teilnehmer festgelegt.
1 Sitzung (bis zu 2 Stunden)
Psychophysiologische Interaktionen
Zeitfenster: 1 Sitzung (bis zu 2 Stunden)
Psychophysiologische Interaktionsanalysen (PPI) werten aufgabenabhängige Interaktionen zwischen Hirnregionen aus. Jede vorbestimmte interessierende Region dient als Saatregion. Für jede Zielregion (alle anderen interessierenden Regionen) wird ein allgemeines lineares Modell verwendet, um die Wechselwirkung von aufgabenbezogenen hämodynamischen Effekten und den Effekten abzuschätzen, die linear mit der Zeitreihe der Saatregion zusammenhängen. Signifikante Wechselwirkungen spiegeln Regionen wider, für die sich die effektive Konnektivität mit der Seed-Region als Funktion der Aufgabenbedingung ändert (d. h. Regionen angeben, die vorzugsweise für eine bestimmte Aufgabe gekoppelt sind). Die Ergebnisse auf Studienebene werden die Haupteffekte von Gruppen (Kinder, die stottern vs. Kontrollen), Interaktionen von Gruppe zu Region und Interaktionen von Gruppe zu Netzwerk (Akustik, Sprachmotorik, Aufmerksamkeit) bewerten.
1 Sitzung (bis zu 2 Stunden)

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

University of Pittsburgh

Mitarbeiter

Northwestern University
University of Michigan
National Institute on Deafness and Other Communication Disorders (NIDCD)

Ermittler

  • Hauptermittler: Amanda Hampton Wray, PhD, CCC-SLP, University of Pittsburgh

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Tatsächlich)

21. September 2022

Primärer Abschluss (Geschätzt)

1. Dezember 2027

Studienabschluss (Geschätzt)

1. Dezember 2027

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

2. Dezember 2022

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

25. Dezember 2022

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

30. Dezember 2022

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

1. September 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

27. August 2026

Zuletzt verifiziert

1. August 2026

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • STUDY21120103
  • 1R01DC019904-01 (US NIH Stipendium/Vertrag)

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

JA

Beschreibung des IPD-Plans

Die Ermittler werden den Richtlinien von Open Knowledge International folgen, einer globalen gemeinnützigen Organisation, die sich für offene Wissenschaft und offene Daten einsetzt. Unsere Ziele beim Datenaustausch bestehen darin, allen einen freien und offenen Zugang zu bieten, Daten in einem allgemein zugänglichen Format leicht verfügbar zu machen und eine lange Lebensdauer zu gewährleisten.

IPD-Sharing-Zeitrahmen

Die Daten werden so bald wie möglich verfügbar sein, spätestens aber ein Jahr nach Abschluss der Studie

IPD-Sharing-Zugriffskriterien

Unsere Daten werden so bald wie möglich online öffentlich zugänglich gemacht, um sie einfach und allgemein zugänglich zu machen.

Art der unterstützenden IPD-Freigabeinformationen

  • STUDIENPROTOKOLL
  • SAFT
  • ANALYTIC_CODE

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Produkt, das in den USA hergestellt und aus den USA exportiert wird

Nein

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

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