Khám Phá Tác Động Của Bệnh Tiểu Đường Loại II Đến Chất Lượng Giọng Nói

M. A. Saghiri1,2, Julia Vakhnovetsky3,4,5, Mahsa Amanabi4, Kasra Karamifar6, Maziar Farhadi6, Saeid B. Amini7, Michael Conte8
1Biomaterial and Prosthodontics Laboratory, Department of Restorative Dentistry, Rutgers School of Dental Medicine, Rutgers Biomedical and Health Sciences, Newark, USA
2Department of Endodontics, University of the Pacific, Arthur A. Dugoni School of Dentistry, San Francisco, USA
3Sector of Innovation in Dentistry, Dr. Hajar Afsar Lajevardi Research Cluster (DHAL), Hackensack, USA
4Rutgers School of Dental Medicine, Newark, USA
5University of Michigan School of Dentistry, Ann Arbor USA
6Sector of Innovation in Medicine and Dentistry, Dr. Hajar Afsar Lajevardi Research Cluster (DHAL), Hackensack, USA
7Dr. Hajar Afsar Lajevardi Research Cluster (DHAL), Hackensack, USA
8Office for Clinical Affairs, Rutgers School of Dental Medicine, Newark, USA

Tóm tắt

Nghiên cứu cắt ngang này nhằm điều tra tiềm năng của phân tích giọng nói như một công cụ sàng lọc trước cho bệnh tiểu đường loại II (T2DM) thông qua việc xem xét sự khác biệt trong các bản ghi âm giọng nói giữa người không mắc tiểu đường và người mắc T2DM. 60 người tham gia được chẩn đoán là không mắc tiểu đường (n = 30) hoặc mắc T2DM (n = 30) đã được tuyển chọn dựa trên các tiêu chí loại trừ và bao gồm cụ thể tại Iran từ tháng 2 năm 2020 đến tháng 9 năm 2023. Người tham gia được ghép theo năm sinh và sau đó được phân thành sáu nhóm tuổi. Sử dụng ứng dụng WhatsApp, người tham gia đã ghi âm các phiên bản dịch của các nhiệm vụ kích thích lời nói. Bảy đặc trưng âm học [tần số cơ bản, jitter, shimmer, tỷ lệ hài và tiếng ồn (HNR), độ nổi bật đỉnh cepstral (CPP), thời gian khởi phát giọng nói (VOT), và hình vị (F1–F2)] đã được chiết xuất từ mỗi bản ghi và phân tích bằng phần mềm Praat. Dữ liệu được phân tích bằng các phương pháp Kolmogorov–Smirnov, ANOVA hai chiều, Tukey sau hoc, hồi quy logistic nhị phân và kiểm định t của sinh viên. Việc so sánh giữa các nhóm cho thấy sự khác biệt đáng kể ở tần số cơ bản, jitter, shimmer, CPP và HNR (p < 0,05), trong khi không có sự khác biệt đáng kể ở hình vị và VOT (p > 0,05). Phân tích hồi quy logistic nhị phân cho thấy shimmer là yếu tố dự đoán có ý nghĩa nhất của nhóm bệnh. Cũng có sự khác biệt đáng kể giữa trạng thái tiểu đường và độ tuổi, trong trường hợp của CPP. Người tham gia mắc bệnh tiểu đường loại II thể hiện những biến thể giọng nói đáng kể so với nhóm đối chứng không mắc tiểu đường.

Từ khóa

#bệnh tiểu đường loại II #phântích giọng nói #sức khỏe âm học #phương pháp sàng lọc

Tài liệu tham khảo

Wild S et al (2004) Global prevalence of diabetes: estimates for the year 2000 and projections for 2030. Diabetes Care 27(5):1047–1053 Boyle JP et al (2001) Projection of diabetes burden through 2050: impact of changing demography and disease prevalence in the US. Diabetes Care 24(11):1936–1940 Prevention, C.f.D.C.a. National diabetes statistics report. 2020. https://www.cdc.gov/diabetes/data/statistics/statistics-report.html#:~:text=Total%3A%2034.2%20million%20people%20have,people%20(21.4%25%20are%20undiagnosed. McGavock J, Wicklow B, Dart AB (2017) Type 2 diabetes in youth is a disease of poverty. Lancet 390(10105):1829 Dabelea D et al (2017) Association of type 1 diabetes vs type 2 diabetes diagnosed during childhood and adolescence with complications during teenage years and young adulthood. JAMA 317(8):825–835 Gaskin DJ et al (2014) Disparities in diabetes: the nexus of race, poverty, and place. Am J Public Health 104(11):2147–2155 Carrillo-Vega MF et al (2019) Impact of social disadvantages in the presence of diabetes at old age. BMC Public Health 19(1):1013 Harris MI et al (1992) Onset of NIDDM occurs at least 4–7 yr before clinical diagnosis. Diabetes Care 15(7):815–819 Martínez-Sánchez F et al (2018) A prototype for the voice analysis diagnosis of Alzheimer’s disease. J Alzheimers Dis 64(2):473–481 Meilan JJ et al (2018) Voice markers of lexical access in mild cognitive impairment and Alzheimer’s disease. Curr Alzheimer Res 15(2):111–119 Mirzaei S et al (2018) Two-stage feature selection of voice parameters for early Alzheimer’s disease prediction. Irbm 39(6):430–435 Martínez-Nicolás I et al (2021) Ten years of research on automatic voice and speech analysis of people with Alzheimer’s disease and mild cognitive impairment: a systematic review article. Front Psychol 12:645 Ma A, Lau KK, Thyagarajan D (2020) Voice changes in Parkinson’s disease: what are they telling us? J Clin Neurosci 72:1–7 Holmes RJ et al (2000) Voice characteristics in the progression of Parkinson’s disease. Int J Lang Commun Disord 35(3):407–418 Hemmerling D, Wojcik-Pedziwiatr M (2020) Prediction and estimation of Parkinson’s disease severity based on voice signal. J Voice 36(3):439-e9 Lahmiri S, Shmuel A (2019) Detection of Parkinson’s disease based on voice patterns ranking and optimized support vector machine. Biomed Signal Process Control 49:427–433 Tanaka Y, Nishio M, Niimi S (2011) Vocal acoustic characteristics of patients with Parkinson’s disease. Folia Phoniatr Logop 63(5):223–230 Saghiri MA, Vakhnovetsky A, Vakhnovetsky J (2022) Scoping review of the relationship between diabetes and voice quality. Diabetes Res Clin Pract 185:109782 Hamdan A-L et al (2012) Vocal characteristics in patients with type 2 diabetes mellitus. Eur Arch Otorhinolaryngol 269(5):1489–1495 Pinyopodjanard S et al (2019) Instrumental acoustic voice characteristics in adults with type 2 diabetes. J Voice 35(1):116–121 Hamdan A-L, Kurban Z, Azar ST (2013) Prevalence of phonatory symptoms in patients with type 2 diabetes mellitus. Acta Diabetol 50(5):731–736 Gölaç H et al (2021) Disease related changes in vocal parameters of patients with type 2 diabetes mellitus. Logop Phoniatr Vocol 47:1–7 Ravi R, Gunjawate DR (2019) Effect of diabetes mellitus on voice: a systematic review. Pract Diabetes 36(5):177–180 Bainbridge K et al (2017) Voice disorders and associated risk markers among young adults in the United States. Laryngoscope 127:2093–2099 Stogowska E et al (2022) Voice changes in reproductive disorders, thyroid disorders and diabetes: a review. Endocr Connect 11(3):e210505 Pieniawska A et al (2012) Evaluation of respiratory function tests in children and adolescents with type 1 diabetes. Pediatr Endocrinol Diabetes Metab 18(1):15–20 Zineldin MAF, Hasan KAG, Al-Adl AS (2015) Respiratory function in type II diabetes mellitus. Egypt J Chest Dis Tuberc 64(1):219–223 Kuziemski K et al (2015) Pulmonary capillary permeability and pulmonary microangiopathy in diabetes mellitus. Diabetes Res Clin Pract 108(3):e56–e59 Bianchi L, Volpato S (2016) Muscle dysfunction in type 2 diabetes: a major threat to patient’s mobility and independence. Acta Diabetol 53(6):879–889 Kabitz H-J et al (2008) Diabetic polyneuropathy is associated with respiratory muscle impairment in type 2 diabetes. Diabetologia 51(1):191–197 Fuso L et al (2012) Reduced respiratory muscle strength and endurance in type 2 diabetes mellitus. Diabetes Metab Res Rev 28(4):370–375 Cichosz SL, Vestergaard ET, Hejlesen O (2018) Muscle grip strength is associated to reduced pulmonary capacity in patients with diabetes. Prim Care Diabetes 12(1):66–70 Turner MD, Ship JA (2007) Dry mouth and its effects on the oral health of elderly people. J Am Dent Assoc 138(Suppl):15s–20s Grinstein-Koren O, Herzog N, Amir O (2021) Hyposalivation affecting Womens’ voice. J Voice 37(3):469-e19 Asci F et al (2020) Machine-learning analysis of voice samples recorded through smartphones: the combined effect of ageing and gender. Sensors (Basel) 20(18):5022 Carroll TL (2019) Reflux and the voice: getting smarter about laryngopharyngeal reflux. Otolaryngol Clin N Am 52(4):723–733 McGinnis EW et al (2019) Giving voice to vulnerable children: machine learning analysis of speech detects anxiety and depression in early childhood. IEEE J Biomed Health Inform 23(6):2294–2301 Kumar KH et al (2016) Voice and endocrinology. Indian J Endocrinol Metab 20(5):590 Yadav N, et al. Noise management in mobile speech based health tools. In: 2014 IEEE healthcare innovation conference (HIC). IEEE; 2014. Veaux C, Yamagishi J, King S. The voice bank corpus: design, collection and data analysis of a large regional accent speech database. In: 2013 International conference oriental COCOSDA held jointly with 2013 conference on Asian Spoken Language Research and Evaluation (O-COCOSDA/CASLRE). 2013. Laukkanen A-M, Björkner E, Sundberg J (2006) Throaty voice quality: subglottal pressure, voice source, and formant characteristics. J Voice 20(1):25–37 Fischer E, Goberman AM (2010) Voice onset time in Parkinson disease. J Commun Disord 43(1):21–34 Goy H et al (2013) Normative voice data for younger and older adults. J Voice 27(5):545–555 Aghajanzadeh M et al (2012) Comparing of two Farsi passages in laboratory evaluation of mean and fundamental frequency variations range. Audiology 21(1):62–68 Asefeh M, Amin ME (2011) Evaluation of speech fundamental frequency and its range in normal farsi-speaking people of both sexes and across different ages via reading a passage. J. Rehabil. Sci 7:331–342 Pinyopodjanard S et al (2021) Instrumental acoustic voice characteristics in adults with type 2 diabetes. J Voice 35(1):116–121 Ferrand CT (2002) Harmonics-to-noise ratio: an index of vocal aging. J Voice 16(4):480–487 Jamali R, Mohseni S (2005) Hypoglycaemia causes degeneration of large myelinated nerve fibres in the vagus nerve of insulin-treated diabetic BB/Wor rats. Acta Neuropathol 109(2):198–206 Murton O, Hillman R, Mehta D (2020) Cepstral peak prominence values for clinical voice evaluation. Am J Speech Lang Pathol 29(3):1596–1607 Shadle CH (2006) Phonetics, acoustic. In: Brown K (ed) Encyclopedia of language & linguistics, 2nd edn. Elsevier, Oxford, pp 442–460 Bele IV (2006) The speaker’s formant. J Voice 20(4):555–578 Cho T, Ladefoged P (1999) Variation and universals in VOT: evidence from 18 languages. J Phon 27(2):207–229 Yu VY et al (2014) Changes in voice onset time and motor speech skills in children following motor speech therapy: evidence from /pa/ productions. Clin Linguist Phon 28(6):396–412 Saghiri MA, Saghiri AM (2017) In Memoriam: Dr. Hajar Afsar Lajevardi MD MSc MS (1955-2015). Iran J Pediatr 27(1):1