Acceso usuarios
Neus Calaf
Introducción La evaluación auditivo-perceptiva es fundamental para el diagnóstico de los trastornos de la voz, pero la variabilidad en los juicios subraya la necesidad de mejorar los materiales de formación. La aplicación All-Voiced fue desarrollada para potenciar la consistencia en las evaluaciones a través de la retroalimentación en tiempo real y la formación basada en datos.
Objetivo Presentar los hallazgos preliminares de los primeros 75 días tras el lanzamiento de la última versión de la aplicación (septiembre de 2024), enfocándose en los perfiles de los usuarios y las evaluaciones de la voz, explorando el potencial de la aplicación para obtener las perspectivas más profundas a medida que se recopilan más datos.
Método La última versión de la aplicación All-Voiced, lanzada en septiembre de 2024, incluye un backend completamente integrado para la recolección de datos de los usuarios que otorgan su consentimiento. La aplicación permite a los usuarios practicar evaluaciones de la voz, recibir la retroalimentación y contribuir a la investigación. Se utilizaron estadísticas descriptivas para analizar los perfiles de los usuarios y las evaluaciones de los primeros 75 días después del lanzamiento de esta última versión. Se emplearon diagramas de cajas y gráficos de dispersión para comparar las evaluaciones de los usuarios de All-Voiced con las calificaciones de PVQD (Walden, 2022) en diferentes niveles de competencia.
Resultados Un total de 264 participantes se registraron en la aplicación, con patrones de registro diarios que mostraban actividad consistente. La mayoría de los participantes tenían entre 21 y 30 años (49%), se identificaban con el pronombre «ella» (88%), y eran de EE. UU. (51%). La mayoría eran logopedas (78%), y el 40% eran principiantes en términos de nivel de competencia. Se recopilaron un total de 557 evaluaciones a través de 112 muestras de voz. El análisis de las tres muestras de voz más evaluadas reveló patrones distintos de consenso entre los evaluadores con diferentes niveles de experiencia, insinuando tendencias que podrían tener implicaciones significativas a medida que se recopilen más datos.
Conclusión La aplicación All-Voiced ha sido bien recibida, especialmente por logopedas, destacando su potencial como herramienta para el entrenamiento auditivo-perceptivo. A través de la recopilación y el análisis de datos a gran escala, la aplicación tiene el potencial de abordar las limitaciones inherentes a la naturaleza subjetiva de las evaluaciones, mejorar la fiabilidad y apoyar prácticas basadas en la evidencia en el manejo de los trastornos de la voz.
Introduction Auditory-perceptual evaluation is key for diagnosing voice disorders, but variability in judgments underscores the need for improved training materials. The All-Voiced app was developed to enhance consistency in evaluations through real-time feedback and data-driven training.
Objective To present preliminary findings from the first 75 days following the launch of the latest version of the app (September 2024), focusing on user profiles and voice evaluations, exploring the app's potential for deeper insights as more data is gathered.
Method The latest version of the All-Voiced app, launched in September 2024, includes a fully integrated backend for data collection from users who provide consent. The app enables users to practice voice evaluations, receive feedback, and contribute to research. Descriptive statistics were used to analyze user profiles and evaluations from the first 75 days post-launch of this latest version. Box plots and scatter plots were used to compare the evaluations of All-Voiced users with PVQD ratings (Walden, 2022) across different competence levels.
Results A total of 264 participants registered in the app, with daily registration patterns showing consistent activity. Most participants were aged 21–30 (49%), identified with “she/her” pronouns (88%), and were from the United States (51%). The majority were speech-language pathologists (78%), and 40% were beginners in terms of competence level. A total of 557 evaluations were collected across 112 voice samples. Analysis of the three most frequently evaluated voice samples revealed distinct patterns of consensus among evaluators with varying levels of expertise, hinting at trends that could have significant implications as more data is collected.
Conclusion The All-Voiced app has been well received, particularly by speech-language pathologists, highlighting its promise as a tool for auditory-perceptual training. By collecting and analyzing large-scale data, the app holds potential to address limitations in the subjective nature of evaluations, enhance reliability, and support evidence-based practices in voice disorders management.
