Propósito

Este estudio fue diseñado para evaluar la validez incremental de las variables de desarrollo vocal que resultan más difíciles en relación con las variables menos costosas para predecir el lenguaje expresivo posterior en niños con trastorno del espectro autista (TEA). Dedicamos especial atención al valor añadido de la codificación de la calidad de las vocalizaciones sobre la cantidad de vocalizaciones dado que la calidad de la codificación agrega dificultad al proceso de codificación. También estamos interesados ​​en el valor de las variables vocales codificadas por humanos que son más costosas en relación con las generadas a través de análisis automatizados.

 

Método

Participaron ochenta y siete niños con TEA de 13 a 30 meses de edad al inicio del estudio. Para la cantidad de vocalizaciones, derivamos una variable de la codificación humana de muestras breves de comunicación y otra de un proceso automatizado para muestras de audio naturales de todo el día. Para la calidad de las vocalizaciones, derivamos cuatro variables codificadas por humanos y una variable automatizada. Al ingreso en el estudio se obtuvo una medida compuesta de lenguaje expresivo así como 6 y 12 meses después. Se utilizó la intercepción centrada en 12 meses de una trayectoria de crecimiento lineal simple para cuantificar el lenguaje expresivo posterior.

 

Resultados

Al controlar estadísticamente la cantidad de variables de vocalización codificadas o automatizadas por humanos, la calidad de las variables de vocalización codificadas por humanos mostró un incremento para poder predecir habilidades de lenguaje expresivo posteriores. Las variables vocales codificadas por humanos también predijeron habilidades de lenguaje expresivo posteriores al controlar las variables vocales automatizadas análogas.

 

Conclusión

En resumen, estos hallazgos apoyan dedicar recursos a la codificación humana de la calidad de las vocalizaciones de las muestras de comunicación para predecir habilidades de lenguaje expresivo posteriores en niños pequeños con TEA a pesar de los mayores costos de derivar estas variables.

 

Si quieres leer el artículo original en ASHA.org, puedes hacerlo aquí