Original

Estudio preliminar de variables temporales del habla continua en pacientes con síndromes neurodegenerativos del espectro degeneración lobar frontotemporal

L. Baqué, M.J. Machuca, M.A. Santos-Santos [REV NEUROL 2022;74:37-47] PMID: 35014018 DOI: https://doi.org/10.33588/rn.7402.2021197 OPEN ACCESS
Volumen 74 | Número 02 | Nº de lecturas del artículo 5.142 | Nº de descargas del PDF 148 | Fecha de publicación del artículo 16/01/2022
Icono-PDF-OFF Descarga PDF Castellano Citación Buscar en PubMed
Compartir en: Facebook Twitter
IntroducciónObjetivosSujetos y métodosParticipantesEvaluación del hablaGrabacionesAnálisis acústicoAnálisis estadísticosResultadosAnálisis descriptivosCurvas ROCAnálisis de los componentes principales y correlación de los componentes principales con los datos neurológicos y neuropsicológicosDiscusiónConclusión
Ir a otro artículo del número
RESUMEN Artículo en español English version
Introducción Las enfermedades neurodegenerativas, especialmente la degeneración lobar frontotemporal y la enfermedad de Alzheimer, conllevan a menudo una alteración de las funciones del lenguaje, por lo que el análisis del habla puede proporcionar medidas objetivas para clasificar los diferentes síndromes.

Objetivo Estudiar la naturaleza, correlatos cognitivos y utilidad clínica de 21 variables relacionadas con el tiempo de habla y de silencio.

Sujetos y métodos Derivación de variables acústicas con Praat en tres tareas de habla espontánea en 22 sujetos, distribuidos en seis grupos de diagnóstico (cinco con enfermedades neurodegenerativas + control). Se realiza un análisis descriptivo, con curvas ROC y de componentes principales, para estudiar cómo las variables acústicas se relacionan con los distintos síndromes neurodegenerativos y qué información pueden aportar.

Resultados Se identifican tres grupos de variables relacionadas, respectivamente, con: a) número total de pausas silenciosas y duración total de la tarea; b) variabilidad de los grupos fónicos, y c) variabilidad de los períodos de silencio. Dichas componentes se correlacionan diferencialmente con los distintos síndromes estudiados.

Conclusiones El análisis detallado del tiempo de habla y de silencio puede aportar información relevante para el diagnóstico de diferentes síndromes neurodegenerativos, no reflejado en las evaluaciones de neuropsicología tradicionales. Así, el número total de pausas silenciosas puede tener valor para discriminar los pacientes con déficits de acceso léxico, los parámetros del grupo fónico parecen reflejar los problemas motores del habla, mientras que la variabilidad de las pausas se asocia con el deterioro disejecutivo y global. Palabras claveAcústicaAfasia progresiva primariaDemencia frontotemporalFluenciaHablaPausas CategoriasDemenciaNeurodegeneraciónTécnicas exploratorias
TEXTO COMPLETO (solo disponible en lengua castellana / Only available in Spanish)

Introducción


La degeneración (lobar) frontotemporal incluye un amplio abanico de trastornos, cuya gran heterogeneidad ha dado lugar a clasificaciones diversas de los síndromes asociados. Según la clasificación de Poole et al [1], incluye cinco categorías: esclerosis lateral amiotrófica y degeneración frontotemporal (ALS-FTD), síndrome corticobasal, variante conductual (bvFTD), parálisis supranuclear progresiva y afasia progresiva primaria (PPA). En este estudio nos interesamos por las tres categorías más comúnmente relacionadas con problemas en el habla: PPA, bvFTD y ALS-FTD.

La PPA es una enfermedad degenerativa caracterizada por una dificultad progresiva en el habla y las funciones del lenguaje [2]. A pesar de las dificultades de clasificación [3,4], se suelen distinguir tres tipos de afasias progresivas [2]: la variante semántica (svPPA) y la no fluente/agramatical (nfvPPA) se asocian a patología de degeneración lobar frontotemporal, mientras que la logopénica (lvPPA) generalmente se asocia a patología de enfermedad de Alzheimer. Los déficits predominantes en la PPA son de índole lingüística, por lo que cabe atender a las capacidades lingüísticas para clasificar al paciente dentro de un subgrupo [5].

En la svPPA, el habla apenas difiere de la de los hablantes del grupo control [6], excepto por déficits de acceso al léxico que dan lugar a un discurso vago, sintácticamente poco complejo, con parafasias semánticas [5] y elementos de relleno. No suele haber parafasias fonológicas ni apraxia de habla o alteraciones neuromotrices, por lo que hay pocos errores de tipo fónico [7]. La lvPPA se caracteriza por un déficit en la recuperación de términos, tanto en el habla espontánea como en la denominación y en la repetición de frases [4,8]. Se observan parafasias fonológicas atribuibles a la dificultad de acceso a la forma fonológica del léxico [9], con preservación del nivel semántico y sin déficit (pre)motor [3]. La nfvPPA se asocia, por lo general, a un marcado agramatismo y a un déficit de planificación motora del habla (apraxia del habla) [9], que da lugar a un habla lenta y laboriosa, con sonidos distorsionados [4] y numerosas hesitaciones [6]. Pueden aparecer, además, parafasias fonológicas (elisiones, sustituciones y adiciones de fonemas) y disartria.

La alteración progresiva de la personalidad y de la conducta [7,10] es la característica principal de las personas con bvFTD y, en consecuencia, es la que ha concentrado tradicionalmente más atención científica. Más recientemente, análisis detallados de lenguaje demuestran una variedad de déficits en un porcentaje considerable de pacientes, incluyendo déficits de fluencia, de procesamiento gramatical, fonológico y semántico, y del habla motora concordante con la afectación de regiones frontotemporales [11,12].

La ALS-FTD se caracteriza [13-17] por una debilidad muscular, lo que conlleva problemas motores, así como por déficits en procesos cognitivos, como alteraciones en el lenguaje, que incluyen déficits de fluencia, procesamiento gramatical y semántico que, a veces, pueden manifestarse con el fenotipo de PPA.

En todas las categorías descritas se presenta una alteración de las funciones del lenguaje, por lo que el análisis del habla puede proporcionar medidas objetivas para clasificar a estos pacientes [18]. Uno de los parámetros más empleados para clasificar diferentes subtipos de degeneración (lobar) frontotemporal es la velocidad de habla [1]. Sin embargo, el uso de diferentes unidades de medida dificulta la clasificación de los subtipos de degeneración (lobar) frontotemporal en función del tempo. Así, se han utilizado términos como fluencia (definida como el número de palabras por minuto: speech fluency [19] o speech rate [20]), velocidad del habla (definida como el número de sílabas realizadas por segundo, speech rate [21]), el ritmo (rhythm, es decir, cambios en ‘speaking rate, stress, and hesitation patterns’ [22]), pausas (‘patterns of speaking and pausing’, incluyendo ‘articulatory rates, duration of speech, and number and duration of pauses’ [23]).

A este problema terminológico cabe añadir que la velocidad de habla se encuentra estrechamente ligada con parámetros relacionados con la duración del silencio. Los resultados de un análisis sobre las pausas silenciosas en lectura de textos [24] muestran que en la nfvPPA hay menos casos de silencio, pero con mayor duración y variabilidad que en la lvPPA y en el grupo control. En la lvPPA se observan más silencios, pero con una duración un 50% superior a la de los hablantes control. La proporción de silencio no permite diferenciar entre grupos, incluidos los de svPPA y nfvPPA. Los autores sugieren que una tarea que precise una activación léxica mayor (descripción de imágenes o narración) podría mostrar resultados distintos, en particular, una mayor duración de silencios en la lvPPA. En cambio, otro estudio sobre el efecto del carácter motor o no de los déficits sobre las pausas y los parámetros relacionados con el habla [23] concluyó que la pausa no era un indicador claro, puesto que no diferencia los grupos de bvFTD y nfvPPA, y los únicos indicadores discriminantes son las velocidades de habla y de articulación, lo que sugiere que los parámetros relacionados con el silencio poseen menos poder clasificatorio que los relacionados con el habla.
 

Objetivos


En este estudio, necesariamente exploratorio por el tamaño pequeño de la muestra, se persiguen dos objetivos: uno clínico, centrado en determinar qué parámetros temporales relacionados con el habla y con el silencio derivados de muestras de habla espontánea caracterizan a cada síndrome neurodegenerativo y el potencial valor diagnóstico de éstos, y otro centrado en entender la naturaleza neurocognitiva de la información aportada por tales parámetros.
 

Sujetos y métodos


Participantes


Los participantes de este estudio se reclutaron de forma prospectiva en la unidad de memoria del Hospital Sant Pau en Barcelona entre septiembre de 2019 y febrero de 2020. Los criterios de inclusión fueron: a) diagnóstico según los criterios internacionales actuales de afasia primaria progresiva [4] variante no fluente/agramática (nfvPPA, n = 4, 2 mujeres, edad media: 74,58 ± 9,75 años), semántica (svPPA, n = 2, 2 mujeres, 73,65 ± 4,5), o logopénica (lvPPA, n = 4, 1 mujer, 71,06 ± 5,73), de demencia frontotemporal variante conductual [25] (bvFTD, n = 5, 3 mujeres, 73,97 ± 5,04) o de demencia frontotemporal con enfermedad de la motoneurona [17] (ALS-FTD, n = 4, 1 mujer, 64,04 ± 5,98); b) cumplimiento de una evaluación del habla estandarizada. Todos los pacientes recibieron evaluaciones neurológicas, neuropsicológicas, de neuroimagen (tomografía computarizada o resonancia magnética), y biomarcadores de neurodegeneración en el líquido cefalorraquídeo según los procedimientos habituales de la unidad de memoria del Hospital Sant Pau [26], cuyos resultados se usaron para establecer el diagnóstico. Los controles se reclutaron mediante un programa de voluntariado en la Universidad Autónoma de Barcelona. Todos los controles eran hablantes nativos de castellano y catalán, sin quejas ni historial de cualquier trastorno neurológico, psiquiátrico, sensorial o de abuso de sustancias.

Evaluación del habla


Se administró una adaptación al español del protocolo estandarizado multicéntrico SpeechFTLD [27], una iniciativa centrada en el desarrollo de medidas del habla objetivas que sirvan para el diagnóstico y la medición de cambios en la progresión de la enfermedad o la respuesta al tratamiento. El protocolo está diseñado para obtener muestras del habla que reflejan distintos niveles de automaticidad y complejidad. Las tareas, en orden inverso de automaticidad, son: tres tareas de habla espontánea continua, dos de descripción de láminas (‘robo de las galletas’ [28] y ‘escena de picnic’ [29]) y una de descripción de una actividad diaria (lavarse los dientes); lectura de un texto fonéticamente equilibrado, contar del uno al veinte, repetición de frases y palabras, tarea de diadococinesia (repetición de ‘pataka’) y vocal sostenida (‘aaaa’). Para este estudio se seleccionaron las tres tareas de habla espontánea continua que están relacionadas con actividades cotidianas y aseguran el empleo de un léxico frecuente y, al mismo tiempo, la obtención de un habla continua no sujeta a la lectura. Cada uno de los participantes completó las tres tareas.

Grabaciones


Las grabaciones se realizaron en una única sesión. El profesional sanitario grabó a los pacientes en una consulta de la unidad de memoria del Hospital de Sant Pau. Se grabó utilizando una aplicación diseñada por Redenlab para el iPad (https://redenlab.com), con un micrófono de solapa diseñado para iPhone e iPad (https://apogeedigital.com/products/clipmic-digital).

Análisis acústico


Para dar cuenta de los parámetros relacionados con la tasa de habla y de silencio, se segmentaron y anotaron automáticamente las grabaciones en porciones de habla y de silencio mediante el comando Sound: To TextGrid(silences) de Praat [30] y se corrigió manualmente la anotación para excluir del análisis las eventuales intervenciones del profesional sanitario, así como las pausas previa y posterior, que no eran claramente atribuibles al sujeto objeto de estudio.

A partir de las anotaciones corregidas, se etiquetaron automáticamente los núcleos silábicos de las porciones de habla mediante un script adaptado de Speech Rate, v2 [31,32] para calcular automáticamente los parámetros relacionados con la sílaba que eran atribuibles al hablante. Para evitar el efecto de potenciales errores de detección sobre un valor único (por producción), el número de sílabas del grupo fónico más largo se obtuvo a partir de la corrección manual de los núcleos silábicos obtenidos automáticamente.

Se obtuvieron así seis variables extraídas directamente de la señal acústica (parámetros absolutos) y 15 calculadas a partir de dichos parámetros (parámetros relativos). La tabla I muestra la descripción de estas variables.

 

Tabla I. Lista de parámetros utilizados para determinar el grado de fluencia (sobre la parte de la grabación atribuible al participante).
 
Cálculo

Parámetros absolutos
DurTot
Duración total de las porciones de habla y de silencio

DurTotHabla
Suma de las duraciones de los grupos fónicos (segmentos de habla comprendidos entre dos pausas)

DurTotPausa
Suma de la duración de las pausas silenciosas

NumTotSil
Número total de núcleos silábicos obtenidos automáticamente

NumTotGF
Número total de grupos fónicos (segmentos de habla comprendidos entre dos pausas)

NumTotPausa
Número total de pausas silenciosas

Parámetros relativos
DurMaxGF
Duración del grupo fónico más largo

NumSil_MaxGF_manual
Número total de núcleos silábicos del grupo fónico más largo obtenido manualmente

Md_DurPausa
Media de la duración de las pausas silenciosas

Md_DurSil_MaxGF_manual
Media de la duración de las sílabas del grupo fónico de máxima duración: DurMaxGF/NumSil_MaxGF_manual

Md_DurGF
Media de la duración de los grupos fónicos entre pausas silenciosas

Mdn_DurPausa
Mediana de la duración de las pausas silenciosas

Mdn_DurGF
Mediana de la duración de los grupos fónicos

NumPausa_DurTot
NumTotPausa dividido por DurTot

R_DurHabla_DurTot
Ratio de duración del habla sobre duración total (en porcentaje): 100*DurTotHabla/DurTot

R_DurPausa_DurHabla
Ratio de duración total de pausas silenciosas sobre duración total de habla (en %): 100*DurTotPausa/DurTotHabla

R_DurPausa_DurTotal
Ratio de duración de pausas silenciosas sobre duración total de habla y silencio (en %): 100*DurTotPausa/DurTot

SD_DurGF
Desviación estándar de la duración de los grupos fónicos

SD_DurPausa
Desviación estándar de la duración de las pausas silenciosas

VelArt
Velocidad de articulación: NumTotSil/DurTotHabla

VelHabla
Velocidad de habla: NumTotSil/DurTot

 

Análisis estadísticos


En primer lugar, se ha llevado a cabo un análisis descriptivo de los datos demográficos, neurológicos, neuropsicológicos y acústicos de los participantes (Tablas II y III). Los datos demográficos, neurológicos y neuropsicológicos se compararon entre todos los grupos, mientras que los datos acústicos se compararon entre cada grupo de pacientes y el grupo control. Se han empleado el test de Χ2 para establecer comparaciones entre los datos demográficos de cada grupo y el test de U-Mann Whitney para comparar los valores acústicos obtenidos para cada grupo de pacientes respecto al grupo de control. A continuación, se ha llevado a cabo un análisis ROC para determinar qué variables servían para discriminar cada grupo de pacientes del grupo control. En el análisis descriptivo y con curvas ROC, se concatenaron las muestras de habla de las tres tareas (robo de las galletas, escena de picnic y lavarse los dientes), y se obtuvo así un valor para cada variable por sujeto.

 

Tabla II. Datos demográficos, neurológicos y neuropsicológicos (media y desviación estándar) por grupo, y valores de p de la comparación entre grupos.

 

GC
(n = 4)

svPPA
(n = 2)

lvPPA
(n = 4)

nfvPPA
(n = 4)

bvFTD
(n = 5)

ALS-FTD
(n = 3)

Valor de p

Demográficos
Sexo
 

 

 

 

 

 

 

0,796

Mujer
 

2 (50%)

2 (100%)

2 (50%)

2 (50%)

3 (60%)

1 (33,3%)

 

Varón
 

2 (50%)

0 (0%)

2 (50%)

2 (50%)

2 (40%)

2 (66,7%)

 

Mano dominante
 

0 (0%)

0 (0%)

0 (0%)

0 (0%)

0 (0%)

1 (33,3%)

0,151

Ambidiestro
 

0 (0%)

1 (50%)

1 (25%)

0 (0%)

0 (0%)

0 (0%)

 

Derecha
 

4 (100%)

1 (50%)

3 (75%)

4 (100%)

5 (100%)

1 (33,3%)

 

Izquierda
 

0 (0%)

0 (0%)

0 (0%)

0 (0%)

0 (0%)

1 (33,3%)

 

Edad
 

75,5 (6,3)

73,6 (4,5)

71,1 (5,7)

74,6 (9,7)

74 (5)

64 (6)

0,299

Neurológicos
CDR FTLD
 

(NA)

6 (4,9)

6 (3,2)

4 (2)

6,3 (2)

3,3 (1,5)

0,465

MMSE (/30)
 

(NA)

26,5 (2,1)

25 (4,5)

26,2 (4,2)

24,6 (3)

28 (1,4)

0,806

NPI_total
 

(NA)

9 (7,1)

2,5 (3,3)

14,2 (27,2)

15 (16,4)

3,7 (3,5)

0,725

Lenguaje
BNT espontáneo (/60)
 

(NA)

15 (17)

31,2 (5,9)

41,8 (8,3)

24,2 (4,7)

52 (2,8)

0,009

Comprensión oraciones (/15)
 

(NA)

13 (1,4)

12 (4,2)

12,8 (2,2)

14,2 (1,3)

15 (0)

0,609

Fluencia fonética de ‘p’
 

(NA)

19 (17)

11 (9,1)

9,5 (6,6)

12,4 (8,9)

8,5 (2,1)

0,765

Fluencia de ‘animales’
 

(NA)

15 (9,9)

15 (8,4)

17,2 (8,4)

15 (8,7)

15 (2,8)

0,993

Funciones ejecutivas
WAIS Digit Span directo
 

(NA)

4,5 (2,1)

5,2 (1,7)

4,2 (1)

4,8 (0,4)

5,5 (0,7)

0,703

WAIS Digit Span inverso
 

(NA)

4 (1,4)

3,2 (1,3)

3,8 (1)

3,4 (0,9)

4 (1,4)

0,879

TMT-A
 

(NA)

69 (26,9)

246 (305)

96,5 (78,1)

82,6 (69,8)

49,5 (13,4)

0,532

TMT-B
 

(NA)

410 (410,1)

788,8 (421,8)

535,5 (424,1)

631 (397,1)

95 (14,1)

0,382

Visuoespacial/praxis
Figuras Poppelreuter × 2 (/10)
 

(NA)

8 (2,8)

8,2 (1,7)

9,5 (0,6)

8 (1,6)

9,5 (0,7)

0,528

Figuras del CERAD, copia (/11)
 

(NA)

10,5 (0,7)

9,5 (0,6)

9 (0,8)

8,6 (2,3)

11 (0)

NA

Memoria
FCSRT libre total inmediato (/48)
 

(NA)

5 (7,1)

4,5 (5,2)

11,2 (9,6)

5,8 (4,3)

21,5 (4,9)

0,162

FCSRT libre diferido (/16)
 

(NA)

1 (1,4)

1,5 (3)

3 (1,8)

1,2 (2,2)

10,5 (2,1)

0,004

Figuras del CERAD, recuerdo (/11)
 

(NA)

2 (2,8)

3 (3,8)

4,5 (2,5)

2 (2,5)

6,5 (3,5)

0,421

ALS-FTD: esclerosis lateral amiotrófica y degeneración frontotemporal; BNT: Boston Naming Test; bvFTD: demencia frontotemporal variante conductual; CDR-FTLD: Clinical Dementia Rating-FTLD scale-modified; CERAD:  Consortium to Establish a Registry for Alzheimer’s Disease; FCSRT: Free and Cued Selective Reminding Test; GC: grupo control; lvPPA: afasia progresiva variante logopénica; MMSE: Minimental State Examination; NA: no aplicable; nfvPPA: afasia progresiva variante no fluente/agramaticalántica; NPI_total: Neuropsychiatric Inventory; svPPA: afasia progresiva variante semántica; TMT: Trail Making Test; WAIS Digit Span; Wechsler Adult Intelligence Scale Digit Span.

 

Tabla III. Análisis descriptivos (media y desviación estándar) de los parámetros acústicos considerados por grupo.
 

GC

svPPA

lvPPA

nfvPPA

bvFTD

ALS-FTD

Duración total de la tarea
DurTot
 

124,02 (42,22)

148,14 (104,86)

239,47 (96,11)a

255,29 (156,42)

231,24 (152,1)

135,72 (90,53)

Silencios
NumTotPausa
 

39,25 (17,93)

37,5
(27,57)

87
(38,53)a

85,75 (11,52)a

80
(60,93)

55,66 (47,07)

DurTotPausa
 

38,17 (30,58)

25,13 (22,72)

88,89 (46,79)

133,1 (144,7)

97,08 (63,71)

65,07 (57,21)

Md_DurPausa
 

0,85 (0,45)

0,61 (0,15)

1 (0,23)

1,45 (1,47)

1,40 (0,4)

1,15 (0,49)

Mdn_DurPausa
 

0,58 (0,12)

0,49 (0,06)

0,74 (0,2)

0,77 (0,4)

0,92 (0,31)

0,81 (0,25)

SD_DurPausa
 

0,7 (0,67)

0,51 (0,26)

1,21 (0,87)

1,75 (2,4)

1,81 (1,33)

0,99 (0,6)

Tiempo de habla
NumTotGF
 

42,25 (17,93)

45,50 (34,64)

94,5
(37,11)a

91
(13,49)a

88,2
(62,17)

60
(46,76)

DurTotHabla
 

85,84 (20,77)

123,01 (82,23)

150,57 (56,5)

122,19 (16,65)

134,16 (97,37)

70,81 (36)

DurMaxGF
 

6,77 (3,93)

7,20 (0,58)

5,65 (1,42)

5,73 (1,82)

4,39 (1,57)

3,17 (1,09)

Md_DurGF
 

2,34 (1,14)

2,83 (0,35)

1,6 (0,23)

1,34 (0,1)

1,55 (0,08)

1,34 (0,38)

Mdn_DurGF
 

2,11 (1,32)

2,18 (0,12)

1,26 (0,21)

1,07 (0,12)a

1,32 (0,17)

1,26 (0,4)

SD_DurGF
 

1,57 (0,86)

1,92 (0,24)

1,14 (0,22)

0,99 (0,15)

0,91 (0,22)

0,63 (0,24)

Relación entre tiempo de habla y de silencio
R_DurPausa_DurTotal
 

27,41 (17,28)

15,42
(4,35)

36,55 (9,76)

42,92 (20,69)

43,82 (8,83)

43,36 (17,19)

R_DurHabla_DurTot
 

72,58 (17,28)

84,58 (4,35)

63,44 (9,76)

57,07 (20,69)

56,17
(8,83)

56,63 (17,19)

R_DurPausa_DurHabla
 

44,5 (38,18)

18,39
(6,1)

60,18 (22,27)

102,26 (101,75)

81,39 (27,01)

86,30 (48,14)

NumSilencio_DurTot
 

0,3 (0,08)

0,25 (0,14)

0,36 (0,03)

0,40 (0,13)

0,32 (0,04)

0,38 (0,07)

Fluencia
VelHabla
 

3,9 (1,16)

4,4 (0,04)

3,18 (0,56)

2,42 (0,86)

2,86 (0,6)

2,27 (0,55)

VelArt
 

5,33
(0,39)

5,21
(0,32)

5,01
(0,5)

4,25
(0,11)a

5,07
(0,42)

4,08
(0,54)

Grupo fónico de máxima duración
NumSil_MaxGF_manual
 

35,5
(19,33)

43
(8,48)

27,5
(10,24)

22,25 (6,94)

23
(5,24)

15,66
(3,78)

Md_DurSil_MaxGF_manual
 

0,21
(0,01)

0,21
(0,06)

0,24
(0,03)

0,31
(0,02)a

0,21
(0,04)

0,22
(0,07)

NumTotSil
 

458,75 (118,18)

654
(468,1)

734,75, (193,9)

520,5 (82,01)

696,2 (540,92)

280,33 (122,7)

ALS-FTD: esclerosis lateral amiotrófica y degeneración frontotemporal; bvFTD: demencia frontotemporal variante conductual; GC: grupo control; lvPPA: afasia progresiva variante logopénica; nfvPPA: afasia progresiva variante no fluente/agramática. a Diferencia significativa (p < 0,001) entre ese grupo y el grupo de control.

 

Para investigar la naturaleza de la información aportada por los parámetros acústicos, primero se efectuó un análisis factorial incluyendo los valores de las variables acústicas para cada tarea de habla basado en un análisis por componentes principales con rotación Varimax para identificar los principales factores comunes latentes que explican el mayor porcentaje de la variabilidad del conjunto de los datos. Después, para investigar los correlatos neurocognitivos de las componentes principales, se han extraído las puntuaciones factoriales de estas componentes para cada sujeto y se han correlacionado con los datos neurológicos y neuropsicológicos mediante el coeficiente de correlación de Spearman.
 

Resultados


Análisis descriptivos


No encontramos diferencias en los datos demográficos (edad, sexo, mano dominante) ni en las puntuaciones que reflejan la gravedad global de enfermedad (Minimental State Examination y Clinical Dementia Rating-FTLD scale-modified) (Tabla II). A pesar de la falta de diferencias significativas debido a la muestra pequeña y heterogénea, los datos neuropsicológicos demostraron el patrón esperable concordante con el diagnóstico sindrómico: el grupo de svPPA se caracteriza por el deterioro de la capacidad de denominación (Boston Naming Test) y una relativa preservación de las fluencias y funciones ejecutivas; el grupo de lvPPA mostró déficits en la denominación, comprensión de oraciones, fluencia fonética, funciones ejecutivas, visuoespaciales y memoria; el grupo de nfvPPA mostró déficits predominantemente en la fluencia fonética y las funciones ejecutivas; el grupo de bvFTD mostró déficits en la conducta (Neuropsychiatric Inventory) además de en la mayoría de los dominios neuropsicológicos, y el grupo de ALS-FTD mostró alteración de la fluencia fonética con relativa preservación de la memoria y funciones visuoespaciales.

Los análisis descriptivos de los parámetros acústicos (Tabla III) se organizaron considerando el tiempo dedicado a llevar a cabo la tarea (DurTot), el tiempo de silencio (NumTotPausa, DurTotPausa, Md_DurPausa, Mdn_DurPausa y SD_DurPausa), el tiempo de habla (NumTotGF, DurTotHabla, DurMaxGF, Md_DurGF, Mdn_DurGF y SD_DurGF), la relación entre el tiempo de habla y el de silencio (R_DurPausa_DurTotal, R_DurHabla_DurTot, R_DurPausa_DurHabla y NumPausa_DurTot), la fluencia (VelHabla y VelArt) y el número de sílabas (NumTotSil, NumSil_MaxGF_manual y Md_DurSil_MaxGF_manual). Los parámetros marcados en la tabla ofrecen un valor significativo en la comparación de ese grupo con el grupo de control.

Respecto al tiempo para llevar a cabo las tareas, se observa que es mayor y presenta una mayor variación en todos los grupos de pacientes respecto al grupo de control (GC). Los grupos que más tardan en completarlas son los de nfvPPA, bvFTD y lvPPA. Los otros grupos presentan duraciones muy cercanas a las del GC.

En cuanto a las pausas silenciosas, el número, la duración total, la media, la mediana y la desviación estándar son menores en el GC que en todos los demás grupos, excepto el de svPPA, que presenta siempre valores inferiores a los del GC. Los grupos de nfvPPA y bvFTD tienden a presentar los valores más altos en todas estas métricas, excepto en el número total de pausas silenciosas, en el cual el grupo de lvPPA presenta el mayor valor.

Los resultados en cuanto al tiempo de habla difieren en función del parámetro considerado. Así, el número total de grupos fónicos, es decir, segmentos de habla delimitados por pausas silenciosas, y la duración total de habla, son menores y tienen menor variación en el GC que en los demás grupos, excepto en el de ALS-FTD, cuya duración total de habla es aún menor. No obstante, la duración del grupo fónico más largo de los pacientes con PPA es similar a la del GC, mientras que los de bvFTD y ALS-FTD tienen dificultad en articular grupos fónicos de mayor duración. En cuanto a los grupos fónicos, todos los grupos presentan valores inferiores de la media y la mediana de su duración y de variación que los del GC, excepto los del svPPA, que presenta unos valores más altos.

La relación entre las porciones de habla y las de silencio con la duración total distinguen el GC y el svPPA de los demás grupos, pues presentan un menor porcentaje de duración de silencios y un mayor porcentaje de duración de habla respecto a la duración total. La proporción entre el tiempo de silencio y de habla también diferencia estos dos grupos, aunque aquí es necesario resaltar los valores obtenidos para el grupo nfvPPA frente al resto de los grupos, por sus valores particularmente altos.

La fluencia, representada por las velocidades de habla y de articulación, distingue dos grupos: por un lado, los que tienen unos valores parecidos a los del GC (svPPA, lvPPA y bvFTD), y, por otro, nfvPPA y ALS-FTD, que presentan valores más bajos.

Finalmente, el menor número de sílabas en el grupo fónico de máxima duración caracteriza al grupo de ALS-FTD, y el mayor valor medio de su duración silábica identifica al de nfvPPA frente al resto de los grupos.

Curvas ROC


Se efectuaron curvas ROC de todas las variables analizadas para observar cuáles de ellas servían para discriminar los pacientes y los hablantes control. A continuación, detallamos las que mostraron un área bajo la curva (AUC) > 80% y un intervalo de confianza (IC) ≥ 50%.

De acuerdo con el análisis con curvas ROC, las variables que permiten discriminar entre cada grupo de pacientes y el grupo control son: para la lvPPA, la duración mediana de los grupos fónicos (AUC: 0,81; IC: 0,5-1); para la nfvPPA, la media (AUC: 0,93; IC: 0,7-1) y la mediana de los grupos fónicos (AUC: 1; IC: 1-1), y la velocidad de habla (AUC: 0,87; IC: 0,6-1) y de articulación (AUC: 1; IC: 1-1); para la ALS-FTD, la ratio de la duración del habla respecto al tiempo total de elocución (AUC: 0,83; IC: 0,5-1), la media de duración del grupo fónico (AUC: 0,91; IC: 0,6-1) y su desviación estándar (AUC: 0,91; IC: 0,6-1), el número total de sílabas (AUC: 0,83; IC: 0,5-1), la velocidad de habla (AUC: 0,91; IC: 0,6-1), la velocidad de articulación (AUC: 1; IC: 1-1) y el número de sílabas en el grupo fónico de máxima duración (AUC: 0,91; IC: 0,6-1); para la bvFTD, la ratio de la duración del habla respecto al tiempo total de elocución (AUC: 0,8; IC: 0,5-1), y la velocidad del habla (AUC: 0,8; IC: 0,5-1). La figura 1 muestra las curvas ROC de cada uno de los grupos y los parámetros mencionados en comparación con el GC. Las curvas ROC no ofrecen ningún parámetro para diferenciar la svPPA del GC.

 

Figura 1. Curvas ROC de los grupos de afasias progresivas variante logopénica, variante no fluente/agramatical, esclerosis lateral amiotrófica y degeneración frontotemporal, y variante conductual comparados con el grupo de control.





 

Análisis de los componentes principales y correlación de los componentes principales con los datos neurológicos y neuropsicológicos


Para investigar los principales factores comunes subyacentes que explican el mayor porcentaje de la variabilidad de las 21 variables relacionadas con las tasas de habla y de silencio, llevamos a cabo un análisis de componentes principales. Los resultados obtenidos en el test de esfericidad de Bartlett (0) y el índice Kaiser-Mayer-Olkin (0,8) indicaron la adecuación de los datos analizados con un modelo factorial en el que una selección de tres componentes explicaba un 86,7% de la variabilidad total. Como suele ser habitual en este tipo de análisis, hemos considerado los coeficientes más cercanos a la unidad (superiores a 0,75), que indican una adecuación de los datos a un modelo de análisis factorial [33], lo que permite identificar las variables que se incluyen en cada componente. Por último, para saber cómo se caracteriza cada grupo, se extraen las puntuaciones factoriales para cada sujeto en cada factor.

La primera componente está relacionada con los números totales de pausas silenciosas, de grupos fónicos y de sílabas, además de la duración total de habla y la duración total (habla y silencios). La segunda componente corresponde a variables relativas al habla: la media, la desviación estándar y la mediana de la duración de los grupos fónicos, el número de sílabas en el grupo fónico de máxima duración y su duración. Por último, la componente 3 incluye variables relacionadas con las pausas silenciosas: la desviación y la duración mediana de los silencios, y la proporción entre la duración de silencio y la duración de habla.

La figura 2 muestra las puntuaciones factoriales para cada grupo en las tres componentes principales. A pesar del solapamiento, se pueden observar unas tendencias de agrupamiento entre los síndromes de diagnóstico. En la primera componente relacionada con la cantidad total de pausas silenciosas, los grupos de lvPPA, nfvPPA y bvFTD tienden a puntuar alto, mientras que los de svPPA, controles y ALS-FTD puntúan más bajo. En la segunda componente relacionada con las medidas del habla, ALS-FTD y nfvPPA puntúan bajo; lvPPA y bvFTD, en el medio; y los controles y svPPA, alto. Finalmente, en la tercera componente relacionada con las medidas de silencio, hay un mayor grado de solapamiento entre grupos, pero algunos individuos con nfvPPA y bvFTD destacan por sus puntuaciones altas.

 

Figura 2. Puntuaciones factoriales para cada grupo en las tres componentes principales.





 

Para facilitar la interpretación de la naturaleza neurocognitiva de cada componente principal, se correlacionaron con las puntuaciones neuropsicológicas de cada sujeto. Las puntuaciones de la primera componente (relacionada con el número total de pausas silenciosas y grupos fónicos) correlacionaron significativamente con las del Boston Naming Test (r = –0,5; p < 0,05), aumentando según estas empeoraban. La segunda componente, que se relacionaba con las medidas del habla motora (grupos fónicos), no mostró correlaciones significativas con ninguna variable neuropsicológica tradicional. La tercera componente correlacionó significativamente con varias medidas de gravedad global (Clinical Dementia Rating-FTLD Scale-modified, r = 0,5, p < 0,05; Minimental State Examination, r = –0.6, p < 0,05), función ejecutiva (span de dígitos inverso, r = –0,6, p < 0,05; Trail Making Test A, r = 0,5, p < 0,05; Trail Making Test B, r = 0,5, p < 0,05), lenguaje (fluencia fonética, r = –0,5, p < 0,05; fluencia categórica, r = –0,6, p < 0,05; Boston Naming Test, r = –0,5, p < 0,05) y función visuoespacial (Poppelreuter, r = –0,5, p < 0,05), con mayores puntuaciones a mayor grado de deterioro.
 

Discusión


En este trabajo exploratorio se analizaron acústicamente 21 medidas del habla relacionadas con el tiempo de habla y de silencio con el fin de determinar su utilidad clínica para el diagnóstico de varios síndromes neurodegenerativos que presentan deterioro en la capacidad de expresión y comunicación. Además, realizamos una serie de análisis para estudiar la naturaleza de la información aportada por estas variables y cómo se relacionan con los constructos neuropsicológicos tradicionales. En su conjunto, los análisis revelan que las 21 medidas se pueden resumir en tres grupos: uno que incluye el número total de pausas silenciosas y la duración total del tiempo de elocución que diferencia a los grupos de lvPPA y nfvPPA; otro que incluye las medidas relacionadas con el aspecto motor del habla que distingue a los grupos de nfvPPA y ALS-FTD, y el último que incluye las medidas de duración de los períodos de silencios que se relaciona con medidas de deterioro global sin caracterizar ningún grupo diagnóstico en concreto.

Respecto a las medidas de habla y a su utilidad para el diagnóstico, los resultados de este estudio confirman la importancia de los parámetros temporales de habla y silencio a la hora de identificar distintos tipos de degeneración (lobar) frontotemporal con alteraciones en las funciones del lenguaje [1]: svPPA, lvPPA y nfvPPA, svFTD y ALS-FTD. De las 21 variables temporales consideradas, sólo algunas son importantes para identificar los distintos grupos. En la bibliografía (cf. supra) se han considerado distintas medidas para dar cuenta de la velocidad de habla o de la fluencia [16,21,22,34-36], aunque, como ya hemos mencionado, es difícil establecer una comparación de los datos, pues son términos que a menudo no hacen referencia al mismo segmento. Aun así, si comparamos los datos, por ejemplo, parámetros definidos de la misma forma a los analizados en nuestro estudio, podemos observar que los resultados son similares. Por ejemplo, en el trabajo de Cordella et al [36], la velocidad de articulación es más lenta y la duración media de las pausas es mayor en el grupo de nfvPPA que en los otros grupos, y los mismos resultados pueden observarse en la tabla III. No obstante, en nuestro trabajo se pone de manifiesto que la velocidad de habla no es un parámetro importante como unidad de medida de habla; sin embargo, los resultados obtenidos para el grupo fónico han resultado interesantes para identificar a los pacientes que muestran más dificultad en el habla y, en particular, la duración y el número de sílabas del grupo fónico más largo. Esta duración no la podemos comparar en los datos de los artículos manejados, pues las duraciones de habla que se manejan son generales y no están relacionadas con esta unidad. Cabe señalar, además, que la bibliografía existente al respecto es mayoritariamente sobre habla en inglés, lo que hace que nuestros datos sean difícilmente comparables con los de los demás autores, por las diferencias rítmicas que existen en las dos lenguas (ritmo acentual frente a silábico, estructuras silábicas complejas frente a estructuras simples, presencia frente a ausencia de reducción vocálica) [37,38], que inciden, en particular, sobre las duraciones silábicas y, por consiguiente, sobre la velocidad de articulación.

Respecto a las pausas silenciosas, los grupos de bvFTD (como en [12]) y nfvPPA muestran valores de duración mayores. En nuestro estudio, la desviación estándar también caracteriza a estos hablantes: lvPPA, svPPA y ALS-FTD se acercan más al GC que nfvPPA o bvFTD. Ya se indicó en [24] que estos dos parámetros relacionados con los silencios resultaban ser buenos indicadores para distinguir a los pacientes con nfvPPA y lvPPA (frente al estudio de Yunusova et al [23], en el que la duración del silencio no permitía diferenciar claramente los grupos de bvFTD y nfvPPA).

Por otra parte, el análisis factorial llevado a cabo, además de reducir la dimensión de variables relacionadas con los parámetros temporales de habla y de silencio, permite interpretar de una forma más sencilla qué conjunto de parámetros caracterizan a los distintos grupos y, por consiguiente, deberían considerarse en estudios posteriores con un tamaño de muestra mayor.

Así, las variables relacionadas con el grupo fónico oponen, por una parte, lvPPA y svPPA, caracterizados, como el GC, por valores altos de la media duración y de la desviación estándar del grupo fónico, así como de la duración y el número de sílabas del grupo fónico más largo, y, por otra, bvFTD, nfvPPA y ALS-FTD, con valores mucho más bajos.

Las variables relacionadas con los silencios (mediana y desviación estándar), además de la proporción entre la duración del silencio con la duración de habla, sugieren que los pacientes con nfvPPA y bvFTD presentan valores altos tanto de las proporciones del silencio como de los valores de la mediana y la desviación estándar de la duración del silencio. En cambio, los valores de lvPPA y svPPA son más bajos y parecidos a los del GC. En cuanto a ALS-FTD, presenta valores medios y desviaciones similares a los del grupo anterior, pero proporciones de silencio respecto a la duración del habla que lo asemejan al primer grupo.

Los resultados del análisis de componentes principales y su correlación con los datos neurológicos y neuropsicológicos se complementan y permiten ver un patrón que caracteriza a los distintos síndromes. La correlación de la primera componente con el Boston Naming Test apunta al acceso al léxico como un factor subyacente determinante, que, a su vez, concuerda con las puntuaciones altas de los grupos de lvPPA, nfvPPA y bvFTD en esta componente. Los problemas de acceso al léxico son muy frecuentes en la lvPPA y la nfvPPA, mientras que en la bvFTD aparecen de forma más variable, hecho que concuerda con la variabilidad de las puntuaciones del grupo de bvFTD en esta componente, que van desde bajas a muy altas. La ausencia de correlaciones con la segunda componente se entiende al estar relacionada con características de la articulación y el habla que no se miden por los test neuropsicológicos tradicionales. Asimismo, se entiende que los grupos de nfvPPA y ALS-FTD, que se caracterizan por presentar problemas motores del habla, destaquen por sus puntuaciones bajas en esta componente. Finalmente, la tercera componente, que se relaciona con la variabilidad de los períodos de silencio, correlacionó con varias medidas de función ejecutiva y gravedad global que apuntan a la disfunción ejecutiva como factor subyacente asociado al empeoramiento global y al aumento de variabilidad de los períodos de silencio.
 

Conclusión


El análisis detallado tanto del tiempo de habla como del de silencio nos permite observar qué variables son más importantes para el diagnóstico de diferentes síndromes neurodegenerativos que, por otra parte, no quedan reflejados en las evaluaciones de neuropsicología tradicionales. En particular, el número total de pausas silenciosas puede tener valor para discriminar los pacientes con lvPPA y nfvPPA, mientras que los parámetros del grupo fónico parecen reflejar los problemas motores del habla que caracterizan a los pacientes con nfvPPA y ALS-FTD. Por su parte, el grupo de bvFTD también ha presentado problemas relacionados con el habla: los parámetros relacionados con el silencio muestran una mayor duración y poseen una mayor dificultad en la realización de los grupos fónicos de mayor duración.

Finalmente, este estudio, aunque preliminar, aporta datos relativos a muy diversas variables temporales del habla espontánea de pacientes hispanohablantes. Esto es de sumo interés por dos razones. En primer lugar, la descripción de la fluencia de pacientes con enfermedades neurodegenerativas se basa mayoritariamente en datos obtenidos en inglés, lengua que difiere en gran medida del español por sus características rítmicas (ritmo acentual frente a silábico, estructuras silábicas complejas frente a estructuras simples, presencia frente a ausencia de reducción vocálica), por lo que es difícilmente aplicable directamente al español. A esto debe añadirse el interés por el hecho de analizar el habla de producción libre para caracterizar a estos grupos de pacientes.

 

Bibliografía
 


↵ 1. Poole ML, Brodtmann A, Darby D, Vogel AP. Motor speech phenotypes of frontotemporal dementia, primary progressive aphasia, and progressive apraxia of speech. J Speech, Lang Hear Res 2017; 60: 897-911.

↵ 2. Mesulam MM. Primary progressive aphasia. Ann Neurol 2001; 49: 425-32.

↵ 3. Botha H, Duffy JR, Whitwell JL, Strand EA, Machulda MM, Schwarz CG, et al. Classification and clinicoradiologic features of primary progressive aphasia (PPA) and apraxia of speech. Cortex 2015; 69: 220-36.

↵ 4. Gorno-Tempini ML, Hillis AE, Weintraub S, Kertesz A, Mendez M, Cappa SF, et al. Classification of primary progressive aphasia and its variants. Neurology 2011; 76: 1006-14.

↵ 5. Mesulam M-M, Rogalski EJ, Wieneke C, Hurley RS, Gaula C, Bigio EH, et al. Primary progressive aphasia and the evolving neurology of the language network. Nat Rev Neurol 2014; 10: 554-69.

↵ 6. Wilson SM, Henry ML, Besbris M, Ogar JM, Dronkers NF, Jarrold W, et al. Connected speech production in three variants of primary progressive aphasia. Brain 2010; 133: 2069-88.

↵ 7. Fernández-Matarrubia M, Matías-Guiu JA, Moreno-Ramos T, Matías-Guiu J. Demencia frontotemporal variante conductual: aproximación clínica y terapéutica. Neurologia 2014; 29: 464-72.

↵ 8. Giannini LAA, Irwin DJ, Mcmillan CT, Ash S, Rascovsky K, Wolk DA, et al. Clinical marker for Alzheimer disease pathology in logopenic primary progressive aphasia. Neurology 2017; 88: 2276-84.

↵ 9. Pérez Lancho MC, García Bercianos SG. Characterization of language in the linguistic variants of Primary Progressive Aphasia. Rev Signos Estud Lingüística 2020; 53: 198-218.

↵ 10. Garcin B, Lillo P, Hornberger M, Piguet O, Dawson K, Nestor PJ, et al. Determinants of survival in behavioral variant frontotemporal dementia. Neurology 2009; 73: 1656-61.

↵ 11. Hardy CJD, Buckley AH, Downey LE, Lehmann M, Zimmerer VC, Varley RA, et al. The language profile of behavioral variant frontotemporal dementia. J Alzheimer’s Dis 2015; 50: 359-71.

↵ 12. Vogel AP, Poole ML, Pemberton H, Caverlé MWJ, Boonstra FMC, Low E, et al. Motor speech signature of behavioral variant frontotemporal dementia: Refining the phenotype. Neurology 2017; 89: 837-44.

↵ 13. Placek K. Environmental and genetic influence on cognition in ALS-FTD spectrum disease. Philadelphia: University of Pennsylvania; 2020.

↵ 14. Vinceti G, Olney N, Mandelli ML, Spina S, Hubbard HI, Santos-Santos MA, et al. Primary progressive aphasia and the FTD-MND spectrum disorders: clinical, pathological, and neuroimaging correlates. Amyotroph Lateral Scler Front Degener 2019; 20: 146-58.

↵ 15. Long Z, Irish M, Piguet O, Kiernan MC, Hodges JR, Burrell JR. Clinical and neuroimaging investigations of language disturbance in frontotemporal dementia-motor neuron disease patients. J Neurol 2019; 266: 921-33.

↵ 16. Cho S, Nevler N, Ash S, Shellikeri S, Irwin DJ, Massimo L, et al. Automated analysis of lexical features in frontotemporal degeneration. Cortex 2021; 137: 215-31.

↵ 17. Strong MJ, Abrahams S, Goldstein LH, Woolley S, McLaughlin P, Snowden JS, et al. Amyotrophic lateral sclerosis - frontotemporal spectrum disorder (ALS-FTSD): revised diagnostic criteria. Amyotroph Lateral Scler Front Degener 2017; 18: 153-74.

↵ 18. Robin J, Harrison JE, Kaufman LD, Rudzicz F, Simpson W, Yancheva M. Evaluation of speech-based digital biomarkers: review and recommendations. Digit Biomarkers 2020; 4: 99-108.

↵ 19. Ash S, Moore P, Vesely L, Gunawardena D, McMillan C, Anderson C, et al. Non-fluent speech in frontotemporal lobar degeneration. J Neurolinguistics 2009; 22: 370-83.

↵ 20. Ash S, Nevler N, Phillips J, Irwin DJ, McMillan CT, Rascovsky K, et al. A longitudinal study of speech production in primary progressive aphasia and behavioral variant frontotemporal dementia. Brain Lang 2019; 194: 46-57.

↵ 21. Pressman PS, Ross ED, Cohen KB, Chen KH, Miller BL, Hunter LE, et al. Interpersonal prosodic correlation in frontotemporal dementia. Ann Clin Transl Neurol 2019; 6: 1352-7.

↵ 22. Pakhomov SVS, Smith GE, Chacon D, Feliciano Y, Graff-Radford N, Caselli R, et al. Computerized analysis of speech and language to identify psycholinguistic correlates of frontotemporal lobar degeneration. Cogn Behav Neurol 2010; 23: 165-77.

↵ 23. Yunusova Y, Graham NL, Shellikeri S, Phuong K, Kulkarni M, Rochon E, et al. Profiling speech and pausing in amyotrophic lateral sclerosis (ALS) and frontotemporal dementia (FTD). PLoS One. 2016; 11: 1-18.

↵ 24. Ballard KJ, Savage S, Leyton CE, Vogel AP, Hornberger M, Hodges JR. Logopenic and nonfluent variants of primary progressive aphasia are differentiated by acoustic measures of speech production. PLoS One 2014; 9: e89864.

↵ 25. Rascovsky K, Hodges JR, Knopman D, Mendez MF, Kramer JH, Neuhaus J, et al. Sensitivity of revised diagnostic criteria for the behavioural variant of frontotemporal dementia. Brain 2011; 134: 2456-77.

↵ 26. Alcolea D, Clarimón J, Carmona-Iragui M, Illán-Gala I, Morenas-Rodríguez E, Barroeta I, et al. The Sant Pau Initiative on Neurodegeneration (SPIN) cohort: s data set for biomarker discovery and validation in neurodegenerative disorders. Alzheimer’s Dement Transl Res Clin Interv 2019; 5: 597-609.

↵ 27. Vogel AP. SpeechFTLD - A multinational consortium for objective assessment and monitoring of speech in Frontotemporal lobar degeneration. In 11th International Conference on Frontotemporal Dementias. Sydney; 2018.

↵ 28. Goodglass H, Kaplan E, Barresi B. BDAE-3 Boston Diagnostic Aphasia Examination. 3rd ed. Philadelphia: Lippincott; 2001.

↵ 29. Kertesz A. Western Aphasia Battery-Revised. San Antonio: Pearson; 2006.

↵ 30. Boersma P, Weenink D. Praat: doing phonetics by computer (Version 6.1.16). 2020. http://www.praat.org.

↵ 31. de Jong NH, Wempe T. Praat script to detect syllable nuclei and measure speech rate automatically. Behav Res Methods 2009; 41: 385-90.

↵ 32. Quené H, Persoon I, de Jong NH, Wempe T. Speech Rate: Praat script that detects syllable nuclei, v2. 2010. URL: https: //sites.google.com/site/speechrate/Home/praat-script-syllable-nuclei-v2. Fecha última consulta: 20.11.2021.

↵ 33. Lozares Colina C, López Roldán P. El análisis de componentes principales: aplicación al análisis de datos secundarios. Rev Sociol 1991; 37: 31-63.

↵ 34. Haley KL, Jacks A, Jarrett J, Ray T, Cunningham KT, Gorno-Tempini ML, et al. Speech metrics and samples that differentiate between nonfluent/ agrammatic and logopenic variants of primary progressive aphasia. J Speech, Lang Hear Res 2021; 64: 754-75.

↵ 35. Parjane N, Cho S, Ash S, Cousins KAQ, Shellikeri S, Liberman M, et al. Digital speech analysis in progressive supranuclear palsy and corticobasal syndromes. J Alzheimers Dis 2021; 82: 33-45.

↵ 36. Cordella C, Dickerson BC, Quimby M, Yunusova Y, Green JR. Slowed articulation rate is a sensitive diagnostic marker for identifying non-fluent primary progressive aphasia. Aphasiology 2017; 31: 241-60.

↵ 37. Grabe E, Low EL. Durational variability in speech and the Rhythm Class Hypothesis. In Warner N, Gussenhoven C, eds. Laboratory Phonology 7.  Nueva York: Mouton de Gruyter; 2002. p. 515-46.

↵ 38. Dellwo V. Rhythm and speech Rate: a variation coefficient for deltaC. In Karnowski P, Szigeti I, eds. Language and language-processing. Frankfurt am Main: Peter Lang; 2006. p. 231-41.

 

Preliminary study of the temporal variables of continuous speech in patients with neurodegenerative syndromes of the frontotemporal lobar degeneration spectrum

Introduction. Neurodegenerative diseases, especially frontotemporal lobar degeneration and Alzheimer’s disease, often lead to impaired language functions, and so speech analysis can provide objective measures with which to classify the different syndromes.

Aim. To study the nature, cognitive correlates and clinical utility of 21 variables related to speech and silence times.

Subjects and methods. Derivation of acoustic variables with Praat in three spontaneous speech tasks conducted in 22 subjects, distributed in six diagnostic groups (five with neurodegenerative diseases + control). A descriptive analysis is performed, with ROC and principal component curves, to study how acoustic variables are related to the different neurodegenerative syndromes and what information they can provide.

Results. Three groups of variables are identified related, respectively, to: a) total number of silent pauses and total duration of the task; b) variability of the phonic groups; and c) variability of the periods of silence. These components correlate differentially with the different syndromes studied.

Conclusions. Detailed analysis of speech and silence times can provide relevant information for the diagnosis of different neurodegenerative syndromes that are not reflected in traditional neuropsychological assessments. Thus, the total number of silent pauses may be a valuable aid in discriminating patients with lexical access deficits, phonic group parameters seem to reflect motor speech problems, and pause variability is associated with dysexecutive and global impairment.

Key words. Acoustics. Fluency. Frontotemporal dementia. Pauses. Primary progressive aphasia. Speech.

 

© 2022 Revista de Neurología