Ezt az oldalt automatikusan lefordították, és a fordítás pontossága nem garantált. Kérjük, olvassa el a angol verzió forrásszöveghez.

Maradék beszédzavarok mesterséges intelligencia által támogatott kezelése

2026. január 7. frissítette: Syracuse University
Ennek a randomizált, kontrollált vizsgálatnak az a célja, hogy megállapítsa, a mesterséges intelligencia által támogatott otthoni gyakorlat hogyan javíthatja az "r" hang beszédtanulását iskolás korú gyermekeknél, akiknek reziduális beszédhangzavarai vannak. Minden résztvevő gyermek heti 1 beszédleckét kap távgyakorláson keresztül 5 héten keresztül egy emberi beszédnyelvű klinikussal. Egyes résztvevők hetente 3 beszédet kapnak egy mesterséges intelligencia (AI) klinikussal ugyanazon az 5 héten belül, mint a humán klinikus ülései (EGYÜTTMŰZŐ kezelési rendelési csoport), míg mások heti 3 beszédet kapnak egy mesterséges intelligencia (AI) klinikussal azután. a humán klinikai ülések véget érnek (SEQUENTIAL kezelési rendelés csoport.

A tanulmány áttekintése

Állapot

Toborzás

Körülmények

Beavatkozás / kezelés

Részletes leírás

A mesterséges intelligencia által támogatott kezelés, amely a bizonyítékokon alapuló motoros tanulás keretein belül észleli a helytelen kiejtést, a szolgáltatók hiánya ellenére is növelheti a kellően intenzív, hatékony kezeléshez való hozzáférést. Egy sikeres mesterséges intelligenciarendszer, amely képes megjósolni a képzett hallgatók észlelésének klinikai aranyszínvonalát, nemcsak javíthatja a klinikai ellátáshoz való hozzáférést, hanem enyhítheti a pontos klinikai visszajelzések ismert zavarait is, beleértve a klinikai tapasztalatokat és a beszélő és a hallgató közötti ismeretség növekedése miatti sodródást. A tanulmányban használt mesterséges intelligencia eszköz egy beszédosztályozót tartalmaz, amely az amerikai angol „r” klinikusok megítélésének előrejelzésére szolgál, és amely a Speech Motor Chaining nevű létező, bizonyítékokon alapuló kezelőszoftverbe van integrálva.

Tanulmány típusa

Beavatkozó

Beiratkozás (Becsült)

26

Fázis

  • Nem alkalmazható

Kapcsolatok és helyek

Ez a rész a vizsgálatot végzők elérhetőségeit, valamint a vizsgálat lefolytatásának helyére vonatkozó információkat tartalmazza.

Tanulmányi kapcsolat

  • Név: Jonathan Preston, PhD
  • Telefonszám: 315-443-1351
  • E-mail: jopresto@syr.edu

Tanulmányozza a kapcsolattartók biztonsági mentését

Tanulmányi helyek

  • Egyesült Államok
    • New York
      • Syracuse, New York, Egyesült Államok, 13244
        • Toborzás
        • Syracuse University
        • Kapcsolatba lépni:
        • Kapcsolatba lépni:

Részvételi kritériumok

A kutatók olyan embereket keresnek, akik megfelelnek egy bizonyos leírásnak, az úgynevezett jogosultsági kritériumoknak. Néhány példa ezekre a kritériumokra a személy általános egészségi állapota vagy a korábbi kezelések.

Jogosultsági kritériumok

Tanulmányozható életkorok

  • Gyermek

Egészséges önkénteseket fogad

Igen

Leírás

Bevételi kritériumok:

  • Beszélnie kell az amerikai angol rhotic dialektusát, mint domináns nyelvet.
  • Legalább 3 éves korában el kell kezdenie angolul tanulni.
  • 9;0 és 17;11 év közöttinek kell lennie.
  • Biztosan jelentett nehézséget a /ɹ/ előállítása során.
  • A normál határokon belüli hallásról kellett beszámolnia.
  • 5-ös vagy annál magasabb skálázott pontszámot kell kapnia mind a hallásértés, mind a történetújramondás résztesztjén az Integrált nyelvi és műveltségi készségek tesztjén (TILLS).
  • A Goldman-Fristoe Test of Articulation-3 (GFTA-3) Hangok szavakban résztesztjén legalább 8 százalékpontot kell elérnie.
  • 1 pontozható választ kell adnia 5+ egymást követő helyes /pataka/ másodpercenként > 3,4 szótaggal a Maximális teljesítményfeladatok MRR-Tri feladatában VAGY nem mutathat ki gyermekkori beszédapraxia (csak CAS) jellemzőket SEM artikulációs, sem sebesség/ a ProCAD prozódia tartományai.
  • A /ɹ/ vizsgálólistánk szószintű elemei alapján <40%-os pontosságú pontszámnak kell lennie.
  • A dinamikus értékelést követően 45 szótagon >=15%-os pontosságot kell elérnie a /ɹ/ oldalon.
  • Ki kell fejeznie érdeklődését /ɹ/ termelésük megváltoztatása iránt.
  • Olyan szóbeli szerkezettel és funkcióval kell rendelkeznie, amely megfelelő a /ɹ/ előállításához.
  • Szélessávú internet-hozzáféréssel kell rendelkeznie videokonferencia lehetőséggel

Kizárási kritériumok:

  • Nem kell ismert autizmus spektrumzavar, Down-szindróma, agyi bénulás, értelmi fogyatékosság, maradandó halláskárosodás, epilepszia/antiepilepsziás gyógyszeres kezelés vagy agysérülés/idegsebészet/stroke.
  • Nem állhat fenn figyelemhiányos rendellenesség, figyelemhiányos hiperaktivitási rendellenesség, Tourette-kór vagy rögeszmés-kényszeres rendellenesség diagnózisa.
  • Nem rendelkezhet olyan fogszabályozó készülékkel, amely elzárja a szájtetőt (pl. szájpadlesztő).
  • Nem lehet aktuális szájpadhasadék, folyékonyságzavar vagy hangzavar.
  • Nem mutathat be gyermekkori beszédapraxia (csak CAS) jellemzőket a ProCAD MINDEN artikulációs és sebesség/prozódia tartományában.

Tanulási terv

Ez a rész a vizsgálati terv részleteit tartalmazza, beleértve a vizsgálat megtervezését és a vizsgálat mérését.

Hogyan készül a tanulmány?

Tervezési részletek

  • Elsődleges cél: Kezelés
  • Kiosztás: Véletlenszerűsített
  • Beavatkozó modell: Párhuzamos hozzárendelés
  • Maszkolás: Egyetlen

Fegyverek és beavatkozások

Résztvevő csoport / kar
Beavatkozás / kezelés
Kísérleti: EGYIDEJŰ kezelési rendelés
  • 5 beszédóra humán beszédnyelvi klinikussal: heti 1 alkalommal 5 héten keresztül.
  • 15 beszéd óra mesterséges intelligencia klinikussal (a gondozó felügyelete mellett), heti 3 alkalommal, ugyanazon az 5 héten, mint a humán klinikus ülésein.
Viselkedési: Beszéd-nyelvpatológus által vezetett beszédmotoros láncolás
A munkamenetek az Előgyakorlattal kezdődnek, hogy kiváltsák az /r/ hangot. A Strukturált gyakorlat során ugyanazt a megnyilatkozást többször egymás után gyakorolják (a teljesítményen alapuló szisztematikus nehézség-növekedéssel). Web-alapú szoftverünk manipulálja a motoros tanulás alapelveit, beleértve a klinikusnak szóló visszajelzéseket, a megnyilatkozás összetettségét és a gyakorlati próba változatosságát; a szoftver elemzi a klinikus értékelését, hogy növelje a gyakorlat nehézségeit, amikor a gyermek pontosabb. A Randomized Practice-t szintén a szoftver irányítja, és magában foglalja az összes nyelvi szintet, amelyet a strukturált gyakorlat során helyesen állítottak elő, véletlenszerű sorrendben bemutatva az elemeket. Egy képzett beszédnyelv-patológus vesz részt minden gyakorlati próbában, hogy visszajelzést adjon a foglalkozás során.
Viselkedési: Mesterséges intelligencia által vezérelt beszédmotoros láncolás (CHAINING-AI)
A munkamenetek tartalmazzák a strukturált gyakorlatot és a véletlenszerű gyakorlatot, web-alapú szoftverünk használatával egy mesterséges intelligencia klinikussal az /r/ hang kezeléséhez. Egy gyakorlaton belül a résztvevők egy mikrofonba beszélnek, és az audiofájlt egy szerverre küldik, hogy egy osztályozó elemezze, amely binárisan pontos/pontatlan értékelést ad a produkciókról az SLP-ítélethez hasonló módon. Web-alapú szoftverünk manipulálja a motoros tanulás alapelveit, beleértve a visszajelzéseket, a megnyilatkozás összetettségét és a gyakorlati próba változatosságát. A szoftver elemzi a gyermek pontosságát az osztályozó által meghatározott módon, hogy növelje a gyakorlás nehézségét, amikor a gyermek pontosabb.
Kísérleti: SZEKVENCIÁLIS kezelési rendelés
  • 5 beszédóra humán beszédnyelvi klinikussal: heti 1 alkalommal 5 héten keresztül.
  • 15 beszédlecke mesterséges intelligencia klinikussal (a gondozó felügyelete mellett), hetente 3 alkalommal a humán klinikus ülése utáni 5 héten keresztül.
Viselkedési: Beszéd-nyelvpatológus által vezetett beszédmotoros láncolás
A munkamenetek az Előgyakorlattal kezdődnek, hogy kiváltsák az /r/ hangot. A Strukturált gyakorlat során ugyanazt a megnyilatkozást többször egymás után gyakorolják (a teljesítményen alapuló szisztematikus nehézség-növekedéssel). Web-alapú szoftverünk manipulálja a motoros tanulás alapelveit, beleértve a klinikusnak szóló visszajelzéseket, a megnyilatkozás összetettségét és a gyakorlati próba változatosságát; a szoftver elemzi a klinikus értékelését, hogy növelje a gyakorlat nehézségeit, amikor a gyermek pontosabb. A Randomized Practice-t szintén a szoftver irányítja, és magában foglalja az összes nyelvi szintet, amelyet a strukturált gyakorlat során helyesen állítottak elő, véletlenszerű sorrendben bemutatva az elemeket. Egy képzett beszédnyelv-patológus vesz részt minden gyakorlati próbában, hogy visszajelzést adjon a foglalkozás során.
Viselkedési: Mesterséges intelligencia által vezérelt beszédmotoros láncolás (CHAINING-AI)
A munkamenetek tartalmazzák a strukturált gyakorlatot és a véletlenszerű gyakorlatot, web-alapú szoftverünk használatával egy mesterséges intelligencia klinikussal az /r/ hang kezeléséhez. Egy gyakorlaton belül a résztvevők egy mikrofonba beszélnek, és az audiofájlt egy szerverre küldik, hogy egy osztályozó elemezze, amely binárisan pontos/pontatlan értékelést ad a produkciókról az SLP-ítélethez hasonló módon. Web-alapú szoftverünk manipulálja a motoros tanulás alapelveit, beleértve a visszajelzéseket, a megnyilatkozás összetettségét és a gyakorlati próba változatosságát. A szoftver elemzi a gyermek pontosságát az osztályozó által meghatározott módon, hogy növelje a gyakorlás nehézségét, amikor a gyermek pontosabb.

Mit mér a tanulmány?

Elsődleges eredményintézkedések

Eredménymérő
Intézkedés leírása
Időkeret
A /ɹ/ hangra vonatkozó százalékos változás a kezeletlen szavakban, elvakult hallgatók által értékelve.
Időkeret: A kezelés megkezdése előtt és 5 hét múlva ismét.
A kezelés előnyeinek a kezeletlen szavakra való általánosításának értékeléséhez a résztvevők felolvasnak egy szólistát, amely kiváltja a /ɹ/ kifejezést. Az egyes listákban szereplő ingerek egyénileg, véletlenszerű sorrendben kerülnek bemutatásra. Az egyes szavakat elkülönítik az egyes szópróbák hangfelvételeiből, és a képzett hallgatók, akik vakok a kezelés körülményeire és időpontjaira (de látni fogják az egyes célszavak írásos ábrázolását), véletlenszerű sorrendben mutatják be az észlelési értékelés érdekében. Az észlelési pontosság elsődleges mértékeként a helyes százalékos változást fogjuk használni.
A kezelés megkezdése előtt és 5 hét múlva ismét.

Másodlagos eredményintézkedések

Eredménymérő
Intézkedés leírása
Időkeret
A /ɹ/ hangra megfelelő százalékok megtartása a kezeletlen szavakban, elvakult hallgatók által értékelve.
Időkeret: A kezelés megkezdése előtt és 10 hét múlva ismét.
A kezelés előnyeinek a kezeletlen szavakra való általánosításának értékeléséhez a résztvevők felolvasnak egy szólistát, amely kiváltja a /ɹ/ kifejezést. Az egyes listákban szereplő ingerek egyénileg, véletlenszerű sorrendben kerülnek bemutatásra. Az egyes szavakat elkülönítik az egyes szópróbák hangfelvételeiből, és a képzett hallgatók, akik vakok a kezelés körülményeire és időpontjaira (de látni fogják az egyes célszavak írásos ábrázolását), véletlenszerű sorrendben mutatják be az észlelési értékelés érdekében. Az észlelési pontosság elsődleges mértékeként a helyes százalékos változást fogjuk használni. A 10 hetes időkeret eltér az 5 hetes elsődleges eredménytől, és felméri a hosszabb távú megtartást, és rögzíti a hatásokat, miután mindkét csoport megkapta mindkét beavatkozást.
A kezelés megkezdése előtt és 10 hét múlva ismét.
A /ɹ/ hangra vonatkozó százalékos változás a kezeletlen szavakban, elvakult hallgatók által értékelve.
Időkeret: 5 hét kezelés után és 10 hét múlva ismét.
A kezelés előnyeinek a kezeletlen szavakra való általánosításának értékeléséhez a résztvevők felolvasnak egy szólistát, amely kiváltja a /ɹ/ kifejezést. Az egyes listákban szereplő ingerek egyénileg, véletlenszerű sorrendben kerülnek bemutatásra. Az egyes szavakat elkülönítik az egyes szópróbák hangfelvételeiből, és a képzett hallgatók, akik vakok a kezelés körülményeire és időpontjaira (de látni fogják az egyes célszavak írásos ábrázolását), véletlenszerű sorrendben mutatják be az észlelési értékelés érdekében. Az észlelési pontosság elsődleges mértékeként a helyes százalékos változást fogjuk használni. Ez az időkeret összehasonlítja a javulás mértékét a Chaining-AI-val a SEQUENTIAL csoportban és az 5 hetes szünet utáni megtartást a CONCURRENT csoportban.
5 hét kezelés után és 10 hét múlva ismét.
Felmérés, amely értékeli a beszédzavar hatásait a résztvevők szociális, érzelmi és tudományos jólétére.
Időkeret: A kezelés megkezdése előtt és 5 hét múlva ismét.
Ez a felmérés arra kéri a szülőket és a résztvevőket, hogy számoljanak be a beszédzavar gyermekük/szociális, érzelmi és tanulmányi jólétére gyakorolt ​​hatásáról egy 5 fokú skálán. A magasabb pontszám azt jelzi, hogy a beszédzavar nagyobb mértékű negatív hatással van a szociális, érzelmi vagy tudományos jólétre.
A kezelés megkezdése előtt és 5 hét múlva ismét.
A /ɹ/ hangra vonatkozó százalékos változás a gyakorlott szavakban, elvakult hallgatók által értékelve.
Időkeret: A kezelés megkezdése előtt és 5 hét múlva ismét.
A résztvevők elsajátítják a /ɹ/ szólistát gyakorlott szavakkal, hogy értékeljék az elsajátítást. Az egyes listákban szereplő ingerek egyénileg, véletlenszerű sorrendben kerülnek bemutatásra. Az egyes szavakat elkülönítik az egyes szópróbák hangfelvételeiből, és a képzett hallgatók, akik vakok a kezelés körülményeire és időpontjaira (de látni fogják az egyes célszavak írásos ábrázolását), véletlenszerű sorrendben mutatják be az észlelési értékelés érdekében. Az észlelési pontosság elsődleges mértékeként a helyes százalékos változást fogjuk használni.
A kezelés megkezdése előtt és 5 hét múlva ismét.
A /ɹ/ hangra vonatkozó százalékos változás a gyakorlott szavakban, elvakult hallgatók által értékelve.
Időkeret: A kezelés megkezdése előtt és 10 hét múlva ismét.
A résztvevők elsajátítják a /ɹ/ szólistát gyakorlott szavakkal, hogy értékeljék az elsajátítást. Az egyes listákban szereplő ingerek egyénileg, véletlenszerű sorrendben kerülnek bemutatásra. Az egyes szavakat elkülönítik az egyes szópróbák hangfelvételeiből, és a képzett hallgatók, akik vakok a kezelés körülményeire és időpontjaira (de látni fogják az egyes célszavak írásos ábrázolását), véletlenszerű sorrendben mutatják be az észlelési értékelés érdekében. Az észlelési pontosság elsődleges mértékeként a helyes százalékos változást fogjuk használni. A 10 hetes időkeret megragadja a begyakorolt ​​szavak hosszabb távú megtartását, és megragadja a hatásokat, miután mindkét csoport megkapta mindkét beavatkozást.
A kezelés megkezdése előtt és 10 hét múlva ismét.
A /ɹ/ hangra vonatkozó százalékos változás a gyakorlott szavakban, elvakult hallgatók által értékelve.
Időkeret: 5 hét kezelés után és 10 hét múlva ismét.
A résztvevők elsajátítják a /ɹ/ szólistát gyakorlott szavakkal, hogy értékeljék az elsajátítást. Az egyes listákban szereplő ingerek egyénileg, véletlenszerű sorrendben kerülnek bemutatásra. Az egyes szavakat elkülönítik az egyes szópróbák hangfelvételeiből, és a képzett hallgatók, akik vakok a kezelés körülményeire és időpontjaira (de látni fogják az egyes célszavak írásos ábrázolását), véletlenszerű sorrendben mutatják be az észlelési értékelés érdekében. Az észlelési pontosság elsődleges mértékeként a helyes százalékos változást fogjuk használni. Ez az időkeret összehasonlítja a javulás mértékét a Chaining-AI-val a SEQUENTIAL csoportban és az 5 hetes szünet utáni megtartást a CONCURRENT csoportban.
5 hét kezelés után és 10 hét múlva ismét.

Együttműködők és nyomozók

Itt találhatja meg a tanulmányban érintett személyeket és szervezeteket.

Szponzor

Syracuse University

Együttműködők

National Institutes of Health (NIH)
State University of New York - Upstate Medical University
National Institute on Deafness and Other Communication Disorders (NIDCD)

Publikációk és hasznos linkek

A vizsgálattal kapcsolatos információk beviteléért felelős személy önkéntesen bocsátja rendelkezésre ezeket a kiadványokat. Ezek bármiről szólhatnak, ami a tanulmányhoz kapcsolódik.

Hasznos linkek

Tanulmányi rekorddátumok

Ezek a dátumok nyomon követik a ClinicalTrials.gov webhelyre benyújtott vizsgálati rekordok és összefoglaló eredmények benyújtásának folyamatát. A vizsgálati feljegyzéseket és a jelentett eredményeket a Nemzeti Orvostudományi Könyvtár (NLM) felülvizsgálja, hogy megbizonyosodjon arról, hogy megfelelnek-e az adott minőség-ellenőrzési szabványoknak, mielőtt közzéteszik őket a nyilvános weboldalon.

Tanulmány főbb dátumok

Tanulmány kezdete (Tényleges)

2024. szeptember 5.

Elsődleges befejezés (Becsült)

2027. december 31.

A tanulmány befejezése (Becsült)

2027. december 31.

Tanulmányi regisztráció dátumai

Először benyújtva

2023. augusztus 4.

Először nyújtották be, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2023. augusztus 4.

Első közzététel (Tényleges)

2023. augusztus 14.

Tanulmányi rekordok frissítései

Utolsó frissítés közzétéve (Tényleges)

2026. január 8.

Az utolsó frissítés elküldve, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2026. január 7.

Utolsó ellenőrzés

2026. január 1.

Több információ

A tanulmányhoz kapcsolódó kifejezések

További vonatkozó MeSH feltételek

Egyéb vizsgálati azonosító számok

  • 22-426b
  • 1R01DC020959-01 (Az Egyesült Államok NIH támogatása/szerződése)

Gyógyszer- és eszközinformációk, tanulmányi dokumentumok

Egy amerikai FDA által szabályozott gyógyszerkészítményt tanulmányoz

Nem

Egy amerikai FDA által szabályozott eszközterméket tanulmányoz

Nem

az Egyesült Államokban gyártott és onnan exportált termék

Nem

Ezt az információt közvetlenül a clinicaltrials.gov webhelyről szereztük be, változtatás nélkül. Ha bármilyen kérése van vizsgálati adatainak módosítására, eltávolítására vagy frissítésére, kérjük, írjon a következő címre: register@clinicaltrials.gov. Amint a változás bevezetésre kerül a clinicaltrials.gov oldalon, ez a webhelyünkön is automatikusan frissül. .

Iratkozz fel