Une nouvelle recherche indique que des signes de dépression peuvent être détectés dans les modèles de parole

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De nouvelles recherches publiées dans BMC Psychiatrie constate que des changements dans la parole comme la vitesse, la hauteur, le nombre de pauses et l’intensité peuvent prédire qui peut signaler des symptômes plus dépressifs. L’équipe de recherche a découvert qu’elle pouvait prédire avec une précision de 93 % qui aurait des scores sur une mesure de la dépression suffisamment élevés pour être cliniquement significatifs. Cette recherche pourrait mener à de nouvelles méthodes de dépistage précoce de la dépression.

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Le trouble dépressif majeur est l’une des maladies mentales les plus courantes de notre époque. on la retrouve partout dans le monde et, selon l’OMS, elle touche plus de 264 millions de personnes. Une maladie qui touche tant de personnes peut bénéficier de méthodes de détection précoce. La recherche a montré que si les premiers signes de dépression sont détectés, les interventions thérapeutiques peuvent réduire l’intensité de l’épisode dépressif. Alexandra König et ses collègues reconnaissent que des outils objectifs et faciles à utiliser pour une identification précoce sont nécessaires.

On sait depuis un certain temps que ceux qui sont déprimés parlent différemment ; la vitesse, la fluidité et la hauteur sont connues pour changer pendant les épisodes dépressifs. Les cliniciens rapportent qu’ils recherchent ces caractéristiques de la parole au cours du processus de diagnostic. Si tel est le cas, König et l’équipe de recherche étaient curieux de savoir si un test d’analyse de la parole pouvait être développé pour rechercher des différences de parole chez les personnes à risque de dépression.

Afin de déterminer si cela était possible, des sujets sans diagnostic clinique ont été utilisés dans l’espoir que certains auraient plus de symptômes dépressifs et seraient identifiés par l’analyse de la parole. Cent dix-huit étudiants universitaires ont été recrutés pour l’étude. Tout d’abord, les participants ont passé une évaluation appelée “Trail Making”. Cette évaluation visait à mesurer leur vitesse cognitive à résoudre des problèmes. Ensuite, ils ont procédé à une évaluation des symptômes dépressifs ; ensuite, ils ont été enregistrés en train de parler.

La tâche de parole leur demandait de parler pendant une minute de quelque chose de positif dans leur vie et une minute de quelque chose de négatif. La tâche de parole a été analysée, recherchant des caractéristiques acoustiques spécifiques, le nombre de mots prononcés et le nombre de mots prononcés dans un segment de parole (avant une pause).

Leurs résultats ont révélé que 25 de leurs sujets avaient obtenu un score suffisamment élevé sur la mesure de la dépression pour être pris en compte pour un diagnostic clinique de dépression. Ces 25 sujets ont parlé plus de mots que ceux qui n’ont pas obtenu de score élevé pour la dépression, et cela était vrai à la fois dans les histoires positives et négatives. De plus, la vitesse de la parole, la hauteur et les caractéristiques prosodiques de la parole étaient d’excellents prédicteurs de qui aurait des scores de dépression. Enfin, ceux qui avaient des scores élevés de dépression ont pris plus de temps pour compléter le Trail Making Test.

L’équipe de recherche reconnaît certaines limites à son travail. Leur enregistrement de la parole était court, seulement deux minutes par sujet, ce qui aurait peut-être pris plus de temps pour faire des prédictions fiables. Deuxièmement, les sujets de leur étude étaient tous des étudiants universitaires, ce qui rend l’échantillon non représentatif. Enfin, les sujets n’ont pas été cliniquement observés, il est donc impossible de savoir s’ils auraient été diagnostiqués avec une dépression clinique.

Malgré ces limites, l’équipe de recherche trouve son travail précieux dans la poursuite de la détection précoce des symptômes dépressifs. Ils concluent: “Pris ensemble, notre étude ajoute à la littérature actuelle que les caractéristiques de la parole sont sensibles pour la détection des symptômes dépressifs même dans un échantillon non clinique.”

L’étude, “Détection des signes subtils de dépression avec analyse automatisée de la parole dans un échantillon non clinique”, a été rédigée par Alexandra König, Johannes Tröger, Elisa Mallick, Mario Mina, Nicklas Linz, Carole Wagnon, Julia Karbach, Caroline Kuhn et Jessica Pierre.

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