NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Arka plan: Parkinson hastalığının vokal özellikleri ve konuşma kalıpları üzerinde önemli bir etkisi vardır, bu da onları hastalığın ilerlemesini izlemek için potansiyel biyobelirteçler yapar. Bu biyobelirteçleri etkili bir şekilde kullanmak için, bu dejeneratif hastalık ilerledikçe zaman içinde nasıl geliştiğini anlamak önemlidir. Amaçlar: Bu gözden geçirme, Parkinson hastalığının izlenmesinde en çok kullanılan ses özelliklerini tanımlamayı ve her bir özellikte gözlemlenen zamansal değişiklikleri izlemeyi amaçlamaktadır. Yöntemler: Parkinson hastalığının ilerlemesi ile ilgili ses ve konuşma değişiklikleri ile ilgili çalışmaları tanımlamak için çevrimiçi bir veritabanı araştırması yapılmıştır. Analiz, potansiyel özellik sınıflarını ve eğilimlerini belirlemek için özellikleri ve zamansal değişiklikleri inceledi. Bulgular: Konuşmanın üç ana yönüne on sekiz özellik tanımlandı ve kategorize edildi: artikülasyon, fonasyon ve prosodi. Bu özelliklerden on ikisinde Parkinson seslerinde sağlıklı bireylerinkine kıyasla ölçülebilir varyasyonlar sergilenirken, uzun vadeli değişimlere ilişkin içgörüler sınırlıydı. Sonuç: Vokal özellikler Parkinson seslerini etkili bir şekilde ayırabilir ve hastalık ilerlemesi yoluyla değişiklikleri izlemek için kullanılabilir. Bu değişiklikler henüz araştırılmamıştır ve uzun süreli çalışmalardan daha fazla kanıt gerektirmektedir. Ek kanıtlar hastalıkla ilgili klinik bilgiler sağlayabilir ve otomatik ses tabanlı izlemenin etkinliğini artırabilir.
Özgün kaynak özetini okuyun
Background: Parkinson's disease has a significant impact on vocal characteristics and speech patterns, making them potential biomarkers for monitoring disease progression. To effectively utilise these biomarkers, it is essential to understand how they evolve over time as this degenerative disease progresses. Objectives: This review aims to identify the most used vocal features in Parkinson's disease monitoring and to track the temporal changes observed in each feature. Methods: An online database search was conducted to identify studies on voice and speech changes associated with Parkinson's disease progression. The analysis examined the features and their temporal changes to identify potential feature classes and trends. Results: Eighteen features were identified and categorised into three main aspects of speech: articulation, phonation and prosody. While twelve of these features exhibited measurable variations in Parkinsonian voices compared to those of healthy individuals, insights into long-term changes were limited. Conclusions: Vocal features can effectively discriminate Parkinsonian voices and may be used to monitor changes through disease progression. These changes remain underexplored and necessitate more evidence from long-term studies. The additional evidence could provide clinical insights into the disease and enhance the effectiveness of automated voice-based monitoring.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.