JoVE Journal > Medicine
Summary
Abstract
Introduction
Protocol
Results
Discussion
Disclosures
Acknowledgements
Materials
References
español

Automatically Generated
Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.
Medicine

Proceso de Evaluación Sistemática del Desempeño Auditivo para Adolescentes con Implante Coclear en Edades Tempranas

Published: March 24, 2023
doi:
10.3791/64552
, , , , , ,
1Department of Otolaryngology-Head and Neck Surgery, Shandong Provincial ENT Hospital,Shandong University,, 2Department of Auditory Implantation,Shandong Provincial ENT Hospital, 3Shandong Provincial Hearing and Language Rehabilitation Center

Summary

En este artículo se describe una batería de pruebas utilizadas para evaluar clínicamente el rendimiento auditivo de adolescentes usuarios de implantes cocleares experimentados que hablan mandarín y que se han adaptado a una nueva estrategia de codificación de estructura fina. La batería de pruebas incluye el habla en condiciones tranquilas, el habla en condiciones ruidosas, el tono léxico y la percepción musical.

Abstract

El implante coclear (IC) es el tratamiento clínico más eficaz para restaurar el rendimiento auditivo en personas con pérdida auditiva neurosensorial profunda (SNHL). Ha tenido éxito en proporcionar mejores resultados de percepción del habla, especialmente en entornos silenciosos. Sin embargo, se ha demostrado que el rendimiento de la percepción del habla en entornos complejos, el reconocimiento de tonos léxicos y la percepción musical solo mejoran con nuevas estrategias de codificación de estructuras finas o técnicas relacionadas. Por lo tanto, los métodos utilizados para evaluar el rendimiento auditivo en entornos ruidosos, el reconocimiento de tonos léxicos y la percepción musical son de vital importancia. Estas evaluaciones deben reflejar los resultados postoperatorios y también proporcionar orientación para la programación, rehabilitación y aplicación de nuevas estrategias de codificación. En este estudio, se evaluó el rendimiento auditivo en situaciones simples y complejas antes y después de la actualización a una estrategia de estructura fina. Los participantes eran una cohorte de adolescentes que hablaban mandarín, que eran usuarios experimentados de IC. El flujo de trabajo clínico integral incluyó evaluaciones del habla en condiciones silenciosas, el habla en condiciones ruidosas, el reconocimiento del tono léxico y la percepción de la música. Esta batería de pruebas se explica en detalle, desde la estrategia de codificación hasta los métodos de prueba, incluido el proceso de prueba, el entorno, el dispositivo, el material y el orden. Se discuten los detalles que requieren especial atención, como la posición de los participantes, el ángulo del altavoz, la intensidad del sonido, el tipo de ruido, la prueba de práctica y la forma de responder a las preguntas. Cada paso de la prueba, el método y el material para el habla, el tono léxico y la percepción musical se presentan en detalle. Finalmente, se discuten los resultados clínicos.

Introduction

Las mejoras tecnológicas en los implantes cocleares (IC) han brindado a los usuarios beneficios cada vez mayores, particularmente en la comprensión del habla en entornos silenciosos y ruidosos, pero también a través de la reducción del tinnitus y el aumento de la calidad de vida 1,2,3,4. Es común y necesario evaluar cómo las actualizaciones tecnológicas pueden alterar los resultados postoperatorios. Por lo tanto, establecer una batería estricta de pruebas es beneficioso, ya que puede permitir una mejor comparación directa de los resultados de diferentes tipos de usuarios de implantes auditivos de diferentes clínicas. Esto puede permitir la agrupación de datos y proporcionar resultados más sólidos que pueden informar mejor a los pacientes y a los proveedores de atención médica en el proceso de toma de decisiones. La estrategia de codificación de sonido de un procesador de audio CI es una de las tecnologías centrales que afecta el rendimiento auditivo de un usuario de IC 5,6,7. Las estrategias de codificación han progresado desde la estrategia anterior de muestreo continuo intercalado (CIS) basada en envolventes hasta la más reciente FS4, una estrategia de estructura fina temporal 8,9,10,11,12.

Las estrategias de codificación de sonido son responsables de procesar las señales sonoras en pulsos eléctricos que se envían a los canales de electrodos del implante. En CIS, todos los contactos de electrodos en la matriz se estimulan con cepas de pulsos modulados por envolvente a una velocidad constante (es decir, no hay codificación temporal). En la codificación de estructura fina, la región apical (bajas frecuencias) se estimula a una velocidad variable para imitar el bloqueo de fase de las células ciliadas internas en la audición normal (acústica) y, por lo tanto, imitar la percepción de la audición normal lo más cerca posible. Los canales en las regiones basal y media se estimulan a una velocidad constante, como en CIS 8,9,10,11,12,13.

En este estudio, se utilizó una estricta batería de pruebas para evaluar el rendimiento con la estrategia de codificación FS4. Las lenguas tonales, como el mandarín y el cantonés, utilizan señales tonales para proporcionar significado léxico14. Aparte de las pruebas de habla que se utilizan con frecuencia, la batería de pruebas puede considerar cuidadosamente las señales de tono utilizadas en la mayoría de los idiomas tonales. El mandarín contiene cuatro tonos léxicos, caracterizados por variaciones en la frecuencia fundamental (F0 o tono) en el habla. Por lo tanto, es de vital importancia al evaluar a los usuarios de IC de habla mandarín poder identificar estas variaciones en la frecuencia y el habla 15,16,17,18,19.

A lo largo de los años, ha habido una considerable falta de pruebas que evalúen la percepción musical en jóvenes usuarios de IC que hablan mandarín. Sin embargo, las estrategias de codificación de estructuras finas deben ayudar a los usuarios de IC tonal-hablantes a discriminar los contornos tonales y los tonos léxicos20. Hasta el momento, solo dos estudios han investigado las estrategias de codificación sobre la percepción del habla y el tono en usuarios adultos de IC que hablan mandarín21,22. Hasta donde sabemos, ninguna investigación ha evaluado el rendimiento auditivo de los usuarios adolescentes de IC que hablan mandarín cuando se actualizan a la estrategia de codificación FS4. Por lo tanto, el presente estudio tuvo como objetivo establecer una batería de pruebas para evaluar el rendimiento de los adolescentes usuarios de IC que hablan mandarín, después de una actualización de un procesador de audio que utilizaba la estrategia de codificación CIS+ a uno que utilizaba la estrategia de codificación FS4.

Protocol

Este estudio fue aprobado por el Comité de Ética Médica del Hospital Provincial de Otorrinolaringología de Shandong (aprobación No. XYK20211201). Se obtuvo el consentimiento informado de todos los participantes del estudio. 1. Instrumentación Utilice una cabina de sonido estándar (≤30 dB [A]), que incluya un audiómetro calibrado, una computadora y dos altavoces. ‘A’ significa la respuesta auditiva humana al sonido a través de un filtrado ponderado. La unidad de medida es dB SPL (nivel de presión sonora). Realice todas las pruebas con el altavoz. Utilice un software de mapeo que se adapte a los participantes. Evalúe el rendimiento del habla del reconocimiento de monosílabos en condiciones silenciosas, el reconocimiento de voz espondeado (disyálabo) en condiciones silenciosas, el reconocimiento de oraciones en condiciones silenciosas y el reconocimiento de oraciones en condiciones ruidosas. Para este experimento, se seleccionaron 20 monosílabos (es decir, cai, chu, fei, fen, feng, ge, mi, pi, qiao, qing, sha, shen, shi, tao, tui, xiang, xie, xuan y zhe), combinados con cuatro tonos léxicos hablados por un hablante nativo de chino mandarín. Evalúe el reconocimiento de tonos mediante el software de prueba de tono. Para este experimento, se seleccionaron cuatro tonos en cada monosílabo que conservaban la variación natural en las duraciones. Normalice los tokens al mismo nivel de raíz cuadrática media para eliminar la variación natural en la amplitud.Elija una respuesta correcta de entre cuatro tonos en la tarea de tono léxico mandarín. Para este experimento, se hablaron 25 palabras monosilábicas con los cuatro tonos léxicos del mandarín, se crearon 80 fichas de tono para cada prueba y las palabras se escribieron en chino simplificado. Evalúe la percepción del tono de la música utilizando software de música. Para el protocolo aquí, use una batería de pruebas que consta de seis subpruebas objetivas que evalúan varias áreas de la percepción musical. La batería contiene aproximadamente 2.800 archivos de sonido.Para el procedimiento de clasificación de tonos, utilice diferentes instrumentos en el rango de 27-4.186 Hz. La prueba de clasificación de tono utilizó un procedimiento adaptativo de elección forzada de dos intervalos, dos alternativas para determinar el umbral para discriminar la variación del tono. Para este experimento, establezca el tono objetivo en la nota sinusoidal de F4 (349 Hz) y comience 32 cuartos de tono por encima del tono objetivo. Establezca el tamaño del intervalo de los dos tonos entre uno y 26 cuartos de tono. El intervalo de cuarto de tono se produjo a partir del semitono más cercano. 2. Preparación de los participantes NOTA: Un total de 10 participantes (siete hombres y tres mujeres) se ofrecieron como voluntarios para este estudio, dos de los cuales se ofrecieron como voluntarios para filmar el protocolo. Los participantes eran usuarios unilaterales de IC con una edad media de 10,4 ± 1,2 años (rango: 9-14 años), a los que se les implantó una edad media de 2,8 ± 1,2 años (rango: 1-4 años) y tenían al menos 5 años de experiencia utilizando la estrategia de codificación CIS+ (Tabla 1). Todos los participantes hablaban mandarín con fluidez y estaban dispuestos a cumplir con todos los procedimientos de estudio planificados. Para ser incluidos, asegúrese de que los posibles participantes tengan al menos 5 años de experiencia en el uso de la estrategia de codificación CIS+ con un procesador de audio TEMPO+, hablen mandarín y estén dispuestos a cumplir con los procedimientos de estudio planificados. Utilice los criterios de exclusión como falta de voluntad o incapacidad para cooperar con los procedimientos de prueba. Evaluar a los participantes de acuerdo con los criterios de inclusión/exclusión mencionados anteriormente. Obtener el consentimiento informado verbal y escrito de todos los participantes. Coloque a los participantes a 1 m del altavoz, en un ángulo de 45° con respecto al lado CI de la cabina de sonido durante la prueba. Quítese los audífonos, si los tiene, del oído contralateral y asegúrese de que el enmascaramiento (tapón para los oídos y orejeras) sea eficaz para los participantes con audición residual. Informe a los participantes que se llevarán a cabo sesiones de prueba de práctica hasta que comprendan la tarea. Cuando se comprende la tarea, pueden comenzar las pruebas formales. Informe a los participantes que pueden tomar descansos cuando sea necesario. 3. Protocolo experimental Complete una batería de pruebas en cada uno de los cuatro intervalos siguientes: (i) antes de la actualización (el procesador y la estrategia de codificación antiguos), (ii) inmediatamente después de la actualización (es decir, el mismo día que la actualización al nuevo procesador y estrategia de codificación), (iii) 6 semanas después de la actualización y (iv) 3 meses después de la actualización. Inmediatamente en el intervalo posterior a la actualización, pruebe a cada participante con ambas estrategias de codificación. Aleatorice el orden en el que se prueban, ya sea CIS primero o FS4. Cegue a los participantes a qué estrategia de codificación se les está evaluando. Realice la asignación, como se describe a continuación.NOTA: El mapeo se refiere a la programación de los niveles de estimulación de cada uno de los 12 canales de la matriz. En el presente estudio, esto se realizó de acuerdo con las respuestas de cada usuario de IC y resultó en que cada participante recibiera un mapa de ajuste personalizado.Llevar a los participantes y tutores a la sala de mapeo (cabina de sonido). Siente a los participantes en la sala de mapeo. Haga clic en el software de mapeo e ingrese la contraseña. Retire el procesador de voz y conéctelo a la caja MAX a través del cable de programación. Seleccione el nombre del participante en el software y elija la opción de impedancia. Pruebe la impedancia del electrodo y asegúrese de que la impedancia del electrodo sea normal (2,2-12 kOhm; valor típico). La impedancia anormal del electrodo se muestra automáticamente con circuitos abiertos o cortocircuitos. Asegúrese de que la estrategia de codificación sea FS4 y de que se utilice una frecuencia de pulso estándar de 1.224 pps/canal. Ajuste la estimulación de un solo electrodo a tres barridos y deje que los participantes distingan el volumen de cada electrodo señalando la imagen apropiada en una escala pictórica fuerte/cómoda. Utilice métodos de subida y bajada para realizar la prueba y tome los mismos resultados que se repiten dos veces como resultado final de la estimulación eléctrica. Asegúrese de que los participantes entiendan y puedan realizar esta tarea. Ajuste el nivel máximo cómodo (MCL) de todos los electrodos utilizando el método mencionado anteriormente (paso 3.3.4). El MCL se considera el nivel más alto (es decir, el más alto) que no es incómodo. En el presente estudio, los participantes indican esto en una escala pictórica fuerte/reconfortante.Para probar la aplicación real de los niveles de MCL, active el mapa pulsando el botón Live . Esto permite a los participantes escuchar los ruidos ambientales. Vuelva a colocar a los participantes en el modo de adaptación. En función de su retroalimentación subjetiva de escuchar en modo en vivo, ajuste los MCL si es necesario. Establezca otros parámetros con la configuración predeterminada: la tasa de estimulación es de 1.288 pps; el canal de secuencias de muestreo específicas del canal (CSSS) es de cuatro; el pulso es bifásico; el espacio de fase (IPG) es de 2,1 μs; las señales de entrada y salida son de compresión logarítmica con el valor MCL predeterminado establecido en 500; la relación de compresión es de 3:1; la sensibilidad es del 75%; el umbral (THR), que es el nivel máximo de sonido que el participante no puede escuchar, es generalmente el 10% del MCL. Verifique el THR para cada canal volviendo a probar, como en el MCL; el rango de frecuencia es de 70-8.500 Hz. Realice pruebas del habla, como se describe a continuación.Evalúe la percepción del habla en el siguiente orden: reconocimiento del habla espondee (disílabo) en condiciones silenciosas, reconocimiento de monosílabos en condiciones silenciosas, reconocimiento de oraciones en condiciones silenciosas y reconocimiento de oraciones en condiciones ruidosas. Siente a los participantes a 1 m al lado del ordenador desde el altavoz en un ángulo de 45° con respecto al lado CI en otra cabina de sonido. Asegúrese de que los procesadores estén encendidos y que el programa sea correcto. Haga clic en el software de voz e interprete cuidadosamente los métodos de respuesta. Pida a los participantes que repitan claramente el contenido que han escuchado. Tenga cuidado de asegurarse de que el procedimiento de prueba de práctica sea correcto. Abra la audiometría y seleccione las opciones de prueba de audición. Ajuste la intensidad del sonido a 30 dB HL (nivel de audición) por encima del umbral medio de tonos puros de 500, 1.000, 2.000 y 4.000 Hz a través de la audiometría. Presentar las listas de prácticas en el momento de las pruebas formales23. Para cada prueba, pida a los participantes que repitan las palabras/oraciones que escucharon. Mantenga el orden de los contenidos al azar para cada prueba y reproduzca las palabras/oraciones una vez. Establezca una relación señal/ruido (SNR) de +10 dB para la prueba de reconocimiento de frases en condiciones ruidosas y utilice el balbuceo de cuatro altavoces como señal de ruido. Realice la prueba de tono, como se describe a continuación.Haga clic en el software de tonos y ajuste el SPL a 65 dB en la misma cabina de sonido. Interpreta cuidadosamente los métodos de respuesta. Confirme que los participantes están familiarizados con todo el vocabulario evaluado. Presentar las listas de prácticas al mismo tiempo que la prueba formal21. Pida a los participantes que digan lo que han escuchado una vez. Elija el tono en el que los participantes repiten el contenido y mantenga el orden de los contenidos aleatorio para cada prueba. Realice la prueba de música, como se describe a continuación.Haga clic en el software de música y elija la selección de tono en la misma cabina. Presentar las listas de prácticas al mismo tiempo que la prueba formal24. Indique al participante que escuche los dos estímulos presentados secuencialmente con 1 s de silencio entre ellos. Pídales que determinen cuál de los dos intervalos tiene un contorno de tono descendente o ascendente. Ingrese las respuestas del participante y repita. Mantenga el orden de los contenidos aleatorio tanto para las pruebas de práctica como para las normales. Elija las respuestas seleccionadas por los participantes. 4. Análisis de datos En el caso de las pruebas de habla y tono, registre el porcentaje de respuestas correctas proporcionadas y compárelas para cada prueba. Para la prueba de tono musical, registra los cuartos de tono y compáralos. Dependiendo de la distribución de los datos, aplique el ANOVA de medidas repetidas (RM) con el tiempo como factor, o la prueba de Friedman para examinar un cambio a lo largo del tiempo. Utilice comparaciones por pares para comparar el rendimiento después de la actualización en comparación con la actualización previa, con pruebas t de muestras emparejadas o la prueba de rango con signo de Wilcoxon. Utilice la prueba de Kolmogorov-Smirnov junto con la prueba de Shapiro-Wilk para comprobar la distribución de los datos. Si ambas pruebas confirman que los datos se distribuyeron normalmente, entonces se aplican métodos estadísticos paramétricos. De lo contrario, aplique métodos estadísticos no paramétricos. Establezca la significación estadística en p ≤ 0,05. Debido a las comparaciones múltiples (tres comparaciones por pares: pre-actualización vs. inmediatamente post-actualización, pre-actualización vs. 6 semanas post-actualización y pre-actualización vs. 3 meses post-actualización), utilice el método de corrección de Bonferroni al interpretar los valores p obtenidos. Por lo tanto, use p ≤ 0.017 en lugar de p ≤ 0.05 como significativo.

Representative Results

Los resultados de la prueba del habla indican la capacidad de reconocimiento del habla tanto en condiciones silenciosas como ruidosas. Los resultados de la prueba tonal indican la discriminación tonal léxica para los tonos léxicos del mandarín. Los resultados del tono indican capacidad de discriminación musical. En el caso de los resultados de las pruebas de habla y tono, todos los resultados se presentan como porcentajes. Una puntuación porcentual más alta indica un mejor resultado en la prueba. En el caso de las pruebas de habla, los resultados de las palabras y las oraciones se presentan por separado. Esto permite analizar y comparar los resultados por separado. El resultado de la prueba de tono se muestra como un umbral de resolución visualizado. Los calones más bajos indican mejores resultados. Estos datos son fáciles de analizar y comparar. Reconocimiento de espondee en condiciones silenciosasEl reconocimiento de espondee en condiciones silenciosas mejoró significativamente desde antes de la actualización hasta 3 meses después de la actualización (en promedio, 16,1% mejor; z = 2,497; p = 0,013). La mejora no fue significativa desde antes de la actualización hasta 6 semanas después de la actualización (en promedio un 9,4% mejor; z = 1,735; p = 0,083) o desde antes de la actualización hasta inmediatamente después de la actualización (en promedio 5,8% mejor; z = 1,429; p = 0,153; Tabla 2 y Figura 1). Reconocimiento de monosílabos en condiciones de silencioEl reconocimiento de monosílabos en condiciones silenciosas mejoró significativamente desde antes de la actualización hasta inmediatamente después de la actualización (en promedio un 8,2% mejor; z = 2,494; p = 0,013), desde antes de la actualización hasta 6 semanas después de la actualización (en promedio 11,8% mejor; z = 2.570; p = 0,010), y desde antes de la actualización hasta 3 meses después de la actualización (en promedio 22,5% mejor; z = 2,810; p = 0,005; Tabla 2 y Figura 2). Reconocimiento de frases en condiciones silenciosasLa tasa de reconocimiento de oraciones en condiciones silenciosas mejoró significativamente desde antes de la actualización hasta 3 meses después de la actualización (en promedio 17.8% mejor; z = 2.670; p = 0,008). No se observó una mejora significativa desde antes de la actualización hasta 6 semanas después de la actualización (en promedio 13,0% mejor; z = 2,314; p = 0,021) o desde antes de la actualización hasta inmediatamente después de la actualización (en promedio 0,8% mejor; z = 0,255; p = 0,798; Tabla 2 y Figura 3). Reconocimiento de sentencias en condiciones ruidosasLas comparaciones por pares de cada una de las sesiones previas a la actualización y posteriores a la actualización confirmaron las diferencias no significativas en el reconocimiento de oraciones en condiciones ruidosas (prueba de rangos con signo de Wilcoxon: z = 1,355; p = 0,176 a z = 0,674; p = 0,500). Sin embargo, el reconocimiento de sentencias en condiciones ruidosas aumentó en promedio un 26% desde antes de la actualización hasta 3 meses después de la actualización (Tabla 2). Reconocimiento de tonosEl reconocimiento de tonos mejoró significativamente desde antes de la actualización hasta 6 semanas después de la actualización (en promedio, 5.0% mejor; t = 11.180; p < 0,001) y desde antes de la actualización hasta 3 meses después de la actualización (en promedio un 9% mejor; t = 4,803; p = 0,001). No se encontró una mejora significativa desde antes de la actualización hasta inmediatamente después de la actualización (en promedio 1,6% mejor; t = 1,652; p = 0,133; Tabla 2 y Figura 4). Percepción del tono musicalLa percepción del tono musical mejoró significativamente desde antes de la actualización hasta 4 meses después de la actualización (en promedio, 12,7 limen mejor; z = 2,371; p = 0,018). Se observó una mejora no significativa desde antes de la actualización hasta 6 semanas después de la actualización (en promedio 5,5 limen mejor; z = 0,840; p = 0,401), y se observó un deterioro no significativo desde antes de la actualización hasta inmediatamente después de la actualización (en promedio 7,2 limen peor; z = 0,491; p = 0,623; Tabla 2). IDENTIFICACIÓN Género Oreja implantada Edad en el momento de la cirugía (años) Edad en el momento de la evaluación (años) Tipo de implante S01 M R 2.0 14.2 COMBI 40+ S02 F L 1.5 10.3 COMBI 40+ S03 M L 4.4 12.2 COMBI 40+ S04 F R 1.6 9.4 COMBI 40+ S05 M R 3.8 10.6 COMBI 40+ S06 M R 4.2 11.1 COMBI 40+ S07 F R 4.2 11.7 COMBI 40+ S08 M R 2.3 9.8 COMBI 40+ S09 M R 4.3 9.4 COMBI 40+ S10 M R 3.7 9.3 COMBI 40+ Tabla 1: Datos demográficos de todos los participantes. Abreviaturas: M = hombre; F = mujer; R = derecha; L = izquierda. Pruebas Pre-actualización Publicación inmediata Publicación de 6 semanas Publicación de 3 meses Monosílabos (quieto; %) 59,6 (±14,3) 67,8 (±17,6) 71,4 (±13,3) 82,1 (±12,2) Spondees (tranquilo; %) 69,2 (±16,1) 75,0 (±14,5) 78,6 (±14,1) 85,3 (±10,0) Oración (silencio; %) 78,0 (±19,4) 78,8 (±19,2) 91,0 (±7,8) 95,8 (±7,9) Oración (ruido; %) 59,8 (±33,78) 70,2 (±13,5) 80,0 (±12,9) 85,8 (±10,7) Reconocimiento de tonos (%) 75,4 (±13,3) 77,0 (±14,8) 80,4 (±13,1) 84,4 (±12,3) Tono musical (cuarto de tono) 16,5 (±11,5) 23,7 (±20,4) 11,0 (±13,2) 3,8 (±3,4) Tabla 2: Rendimiento auditivo en cada prueba en cada intervalo. Todos los datos se presentan como valores medios (± desviación estándar). Existen diferencias significativas en el reconocimiento de espondeos, monosílabos y oraciones en condiciones tranquilas a favor de la estrategia de codificación FS4 (p ≤ 0,017). Sin embargo, no se pueden encontrar diferencias significativas en la prueba de reconocimiento de oraciones en condiciones ruidosas (p > 0,05). Figura 1: Resultados del reconocimiento de espondee para cada intervalo. El reconocimiento de espondee en condiciones silenciosas mejoró significativamente desde antes de la actualización hasta 3 meses después de la actualización (p = 0,013). Los datos se presentan como valores medios (± desviación estándar). *p < 0,05. Círculos, cuadrados y triángulos indican los resultados de cada participante. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura. Figura 2: Resultados del reconocimiento de monosílabos para cada intervalo. El reconocimiento de monosílabos en condiciones silenciosas mejoró significativamente desde antes de la actualización hasta inmediatamente después de la actualización (p = 0,013), desde antes de la actualización hasta 6 semanas después de la actualización (p = 0,010) y desde la preactualización hasta 3 meses después de la actualización (p = 0,005). Los datos se presentan como valores medios (± desviación estándar). *p < 0,05. Círculos, cuadrados y triángulos indican los resultados de cada participante. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura. Figura 3: Resultados del reconocimiento de oraciones en condiciones de silencio para cada intervalo. La tasa de reconocimiento de oraciones en condiciones silenciosas mejoró significativamente desde antes de la actualización hasta 3 meses después de la actualización (p = 0,008). Los datos se presentan como valores medios (± desviación estándar). *p < 0,05. Círculos, cuadrados y triángulos indican los resultados de cada participante. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura. Figura 4: Resultados del reconocimiento de tonos para cada intervalo. El reconocimiento de tonos mejoró significativamente desde antes de la actualización hasta 6 semanas después de la actualización (p < 0,001) y desde antes de la actualización hasta 3 meses después de la actualización (p = 0,001). Los datos se presentan como valores medios (± desviación estándar). *p < 0,05. Círculos, cuadrados y triángulos indican los resultados de cada participante. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Discussion

En el presente estudio, se evaluó sistemáticamente el rendimiento auditivo de los adolescentes usuarios de IC hablantes de mandarín. Los resultados mostraron mejoras significativas en el reconocimiento de voz en condiciones silenciosas, el reconocimiento de tonos y el reconocimiento de tono musical después de actualizar la estrategia de codificación CIS+ a FS4. Este enfoque puede ayudar a establecer una guía para explorar herramientas de evaluación clínica para evaluar los efectos integrales con la nueva estrategia de codificación de estructura fina en jóvenes usuarios de IC que hablan mandarín.

Dentro del estudio actual, la medida de resultado primaria fue el rendimiento del habla, especialmente el rendimiento del habla en condiciones ruidosas. Debido a la dificultad de los materiales de la prueba para los participantes jóvenes, las pruebas se presentaron en el orden de más fácil a más difícil: reconocimiento de voz espondee en condiciones silenciosas, reconocimiento de monosílabos en condiciones silenciosas, reconocimiento de oraciones en condiciones silenciosas y reconocimiento de oraciones en condiciones ruidosas. A lo largo de la prueba de reconocimiento de oraciones en condiciones ruidosas, se les pidió a los participantes que se concentraran en el habla en lugar del ruido del balbuceo. Todos los participantes se desempeñaron adecuadamente en el reconocimiento de oraciones en condiciones ruidosas. El reconocimiento de monosílabos en condiciones tranquilas mejoró significativamente en cada una de las tres sesiones en comparación con la actualización previa. Del mismo modo, el espondee y el reconocimiento de frases en condiciones tranquilas mejoraron significativamente entre la pre-actualización y los 3 meses posteriores a la actualización. Estos resultados son consistentes con los hallazgos previos en adultos usuarios de IC hablantes de mandarín21,22. Aunque los resultados del presente estudio no fueron estadísticamente significativos para la prueba de reconocimiento de frases en condiciones ruidosas, las puntuaciones medias aumentaron del 59,8% antes de la actualización al 85,8% después de 3 meses de uso. Ello se concuerda con el informe anterior21. Este procedimiento de prueba y los resultados que se muestran aquí verifican el uso efectivo de un procesador de voz más nuevo para usuarios adolescentes de IC que hablan mandarín y demostraron la utilidad del método de prueba propuesto.

Después de las pruebas de rendimiento del habla, se realizó la prueba de tono. En contraste con el reconocimiento de voz en condiciones ruidosas, la prueba de tono pareció ser más interesante que las pruebas de habla para los participantes, con tiempos de prueba más cortos. Todos los participantes entendieron el método de prueba después de una sesión de práctica y tuvieron un buen desempeño. Como se indicó anteriormente, el reconocimiento del tono es un aspecto crucial de la audición y la comunicación para los hablantes de mandarín. Los niños con audición normal pueden discriminar los tonos léxicos de manera general a partir de los 12 meses17; Sin embargo, este no es el caso de los niños con sordera bilateral prelingüística. Estudios previos han demostrado que los usuarios pediátricos de IC con sordera prelingüística tienen déficits marcados en el reconocimiento de tonos en comparación con sus contrapartes con audición normal14,17. Los estudios en usuarios adultos de IC que hablan mandarín han demostrado que la percepción del tono mejora significativamente con el tiempo con la estrategia de codificación FS422. Del mismo modo, el presente estudio demostró que el reconocimiento de tonos mejora significativamente después de 6 semanas y 3 meses de uso de FS4.

Se eligió el software de música porque lleva menos tiempo y, por lo tanto, ayuda a mantener corto el tiempo total de la prueba. Como se indicó anteriormente, la percepción del tono, especialmente la percepción del tono musical, junto con el reconocimiento del tono, es importante para los usuarios de IC. Sin embargo, esta es la parte más difícil y tediosa de la batería de pruebas. Debido a la naturaleza difícil de las pruebas, cuatro participantes necesitaron más de una sesión de práctica, seis necesitaron una ronda de práctica, tres necesitaron dos rondas de práctica y uno necesitó varias rondas. Debido a las sesiones de práctica, todos los participantes tenían una comprensión clara de los protocolos de prueba y pudieron realizar las pruebas. Los resultados mostraron mejoras significativas en la percepción del tono después de 3 meses de uso de FS4. Estos resultados estuvieron de acuerdo con la literatura previa en usuarios adultos de IC hablantes de mandarín9. Esto valida la importancia de la información de la estructura fina para el reconocimiento de la música en los usuarios pediátricos de IC que hablan mandarín, y la idoneidad de este método para evaluar a los jóvenes usuarios de IC que no hablan mandarín de cualquier idioma.

En el presente estudio, la evaluación de la utilidad de la actualización a la nueva estrategia de codificación a corto plazo puede ser completamente validada y probada por esta batería de pruebas. Los usuarios de IC que hablan mandarín demostraron puntuaciones significativamente mejores en todas las pruebas, excepto en la prueba de reconocimiento de oraciones en condiciones ruidosas. Además de que los métodos de prueba eran aplicables a los participantes, todas las pruebas fueron convenientes e intuitivas para la evaluación del efecto. Aparte de los resultados de la percepción del tono musical, todos los resultados se presentan como porcentajes. Cuanto mayor sea la puntuación porcentual, mejor será el resultado. Para el tono musical, cuanto más bajo sea el resultado, mejor será el efecto. Los investigadores deben asegurarse de que todo el software de prueba tenga tablas de prueba preexperimentales y formales estrictas y que el contenido no se repita.

Por lo tanto, el presente estudio, por primera vez, exploró una batería de pruebas que podrían usarse para evaluar clínicamente el rendimiento auditivo en jóvenes usuarios de IC que hablan mandarín después de actualizar a la estrategia de codificación FS4. El enfoque presenta material de prueba válido, preparación adecuada, una secuencia de prueba estricta y un procedimiento de prueba riguroso. Sin embargo, el estudio actual no estuvo exento de limitaciones. En primer lugar, el tamaño de la muestra dificulta la extrapolación de estos hallazgos a poblaciones más grandes. Los estudios futuros deben beneficiarse de tener un mayor número de participantes. En segundo lugar, los estudios futuros deben probar los tiempos, para determinar cuánto tiempo se tarda en completar cada parte de la batería de pruebas, siendo así más útiles para las poblaciones más jóvenes, especialmente aquellas con una capacidad de atención limitada. Una metodología más sencilla que acorte el tiempo total de las pruebas puede ser beneficiosa desde el punto de vista clínico.

En general, el presente estudio demuestra que la información de la estructura fina juega un papel crucial en la discriminación del habla en condiciones de silencio, los contornos de tono y el reconocimiento del tono léxico entre los adolescentes usuarios unilaterales de IC que hablan mandarín. Esta batería de pruebas proporciona orientación tanto para los usuarios como para los candidatos y médicos de IC para elegir diferentes tecnologías, así como para dirigir su rehabilitación clínica.

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Este trabajo fue apoyado por la Fundación Nacional de Ciencias Naturales de China en el marco de subvenciones (número 81670932, 81600803, 82071053). Michael Todd (MED-EL) editó una versión de este manuscrito.

Materials

 INVENTIS PIANO audiometer  Russia This audiometer is mainly used for the behavioural audiometry in this study.
HOPE software Chinese PLA General Hospital This software is used for testing the speech performance including adequate test lists for testing the monosyllable recognition in quiet, spondee (disyllable) speech recognition in quiet, sentence recognition in quiet, and sentence recognition in noise
JAMO Loudspeaker China these loudspeakerw are used for all the tests in the sound booth.
Lenovo computers China They are used for mapping and manipulating all the test softwares.
MAESTRO mapping device MED-EL These devices include the MAX box and programming cable used for connecting the processor to the mapping software. 
MAESTRO software MED-EL This software is used for mapping
Mandarin Tone Identification in Noise Test (MTINT)  Beijing Tongren Hospital This software is used to measure tone recognition. A 4-alternative forced-choice (4AFC) Mandarin lexical tone task is used. The test material consists of 25 monosyllabic words spoken with the four Mandarin lexical tones to create 100 different words for each talker.
Musical Sounds in Cochlear Implants (MuSIC) MED-EL The MuSIC test battery consists of six objective subtests assessing several areas of music perception. This software is chosen as it takes less time and thus helps keep the overall test time rather short. The battery contains approximately 2800 sound files recorded at the Royal Scottish Academy of Music and Drama by prefessional musicians playing natural instruments. 
DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Wilson, B. S., Dorman, M. F. Cochlear implants: a remarkable past and a brilliant future. Hearing Research. 242 (1-2), 3-21 (2008).
  2. Carlyon, R. P., Goehring, T. Cochlear implant research and development in the Twenty-first Century: a critical update. Journal of the Association for Research in Otolaryngology. 22 (5), 481-508 (2021).
  3. Assouly, K. K. S., et al. Changes in tinnitus prevalence and distress after cochlear implantation. Trends in Hearing. 26, 23312165221128431 (2022).
  4. Lassaletta, L., et al. Using generic and disease-specific measures to assess quality of life before and after 12 months of hearing implant use: a prospective, longitudinal, multicenter, observational clinical study. International Journal Environmental Research and Public Health. 19 (5), 2503 (2022).
  5. Seligman, P., McDermott, H. Architecture of the Spectra 22 speech processor. The Annals of Otology, Rhinology & Laryngology. 166, 139-141 (1995).
  6. van Hoesel, R. J. M., Tyler, R. S. Speech perception, localization, and lateralization with bilateral cochlear implants. The Journal of the Acoustical Society of America. 113 (3), 1617-1630 (2003).
  7. Hochmair, I., et al. MED-EL cochlear implants: State of the art and a glimpse into the future. Trends in Amplification. 10 (4), 201-219 (2006).
  8. Helms, J., et al. Comparison of the TEMPO+ ear-level speech processor and the CIS PRO+ body-worn processor in adult MED-EL cochlear implant users. ORL; Journal for Oto-Rhino-Laryngology and its Related Specialties. 63 (1), 31-40 (2001).
  9. Arnoldner, C., et al. Speech and music perception with the new fine structure speech coding strategy: preliminary results. Acta Oto-Laryngologica. 127 (12), 1298-1303 (2007).
  10. Lorens, A., Zgoda, M., Polak, M., Skarzynski, H. FS4 for partial deafness treatment. Cochlear Implants International. 15, 78-80 (2014).
  11. Riss, D., et al. Effects of stimulation rate with the FS4 and HDCIS coding strategies in cochlear implant recipients. Otology & Neurotology. 37 (7), 882-888 (2016).
  12. Riss, D., et al. Effects of fine structure and extended low frequencies in pediatric cochlear implant recipients. International Journal of Pediatric Otorhinolaryngology. 75 (4), 573-578 (2011).
  13. Riss, D., et al. Envelope versus fine structure speech coding strategy: a crossover study. Otology & Neurotology. 32 (7), 1094-1101 (2011).
  14. Chen, A., Stevens, C. J., Kager, R. Pitch perception in the first year of life, a comparison of lexical tones and musical pitch. Frontiers in Psychology. 8, 297 (2017).
  15. Holt, C. M., Lee, K. Y. S., Dowell, R. C., Vogel, A. P. Perception of Cantonese lexical tones by pediatric cochlear implant users. Journal of Speech, Language, and Hearing Research. 61 (1), 174-185 (2018).
  16. Gu, X., et al. A follow-up study on music and lexical tone perception in adult Mandarin-speaking cochlear implant users. Otology & Neurotology. 38 (10), 421-428 (2017).
  17. Mao, Y., Xu, L. Lexical tone recognition in noise in normal-hearing children and prelingually deafened children with cochlear implants. International Journal of Audiology. 56, 23-30 (2017).
  18. Tan, J., Dowell, R., Vogel, A. Mandarin lexical tone acquisition in cochlear implant users with prelingual deafness: A review. American Journal of Audiology. 25 (3), 246-256 (2016).
  19. Tang, P., Yuen, I., Rattanasone, N. X., Gao, L., Demuth, K. The acquisition of Mandarin tonal processes by children with cochlear implants. Journal of Speech, Language, and Hearing Research. 62 (5), 1309-1325 (2019).
  20. Vandali, A. E., Dawson, P. W., Arora, K. Results using the OPAL strategy in Mandarin speaking cochlear implant recipients. International Journal of Audiology. 56, 74-85 (2016).
  21. Chen, X. Q., et al. Cochlear implants with fine structure processing improve speech and tone perception in Mandarin-speaking adults. Acta Oto-Laryngologica. 133 (7), 733-738 (2013).
  22. Qi, B., Liu, Z. Y., Gu, X., Lin, B. Speech recognition outcomes in Mandarin-speaking cochlear implant users with fine structure processing. Acta Oto-Laryngologica. 137 (3), 286-292 (2017).
  23. Xi, X., et al. Development of a corpus of Mandarin sentences in babble with homogeneity optimized via psychometric evaluation. International Journal of Audiology. 51 (5), 399-404 (2012).
  24. Brockmeier, S. J., et al. The MuSIC perception test: a novel battery for testing music perception of cochlear implant users. Cochlear Implants International. 12 (1), 10-20 (2011).

Tags

MedicineSpeech PerceptionLexical Tone RecognitionMusic PerceptionFine Structure Coding StrategyHearing Performance AssessmentMandarin-speaking AdolescentsComprehensive Clinical WorkflowSpeech In QuietSpeech In NoiseTone RecognitionMusic Perception

Play Video
PDF
DOI
DOWNLOAD MATERIALS LIST
Cite This Article
Wang, R., Zhao, N., Luo, J., Chao, X., Fan, Z., Wang, H., Xu, L. Systematic Hearing Performance Evaluation Process for Adolescents with Cochlear Implantation at Early Ages. J. Vis. Exp. (193), e64552, doi:10.3791/64552 (2023).
Download Citation
Reprints and Permissions

View Video

✖

To prove you're not a robot, please enter the text in the image below

CAPTCHA Image
Play CAPTCHA Audio
Refresh Image