08 Sawyer J, Chon H, Ambrose NG Influencias de la tasa, duración y complejidad en la deficiencia del habla en una muestra de un solo discurso en niños en edad preescolar que tartamudean

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J Desorden de fluidez . Manuscrito del autor; disponible en PMC 2009 1 de septiembre.
Publicado en forma editada final como:
J Desorden de fluidez. Septiembre de 2008; 33 (3): 220–240.
Publicado en línea el 26 de junio de 2008. doi:  10.1016 / j.jfludis.2008.06.003
PMCID: PMC2621061
NIHMSID: NIHMS69991
PMID: 18762063
Influencias de la tasa, la duración y la complejidad en la disfluencia del habla en una sola muestra de habla en niños en edad preescolar que tartamudean
Jean Sawyer , un HeeCheong Chon , b y Nicoline G. Ambrose c
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1. Introducción
Quizás la característica más distintiva de la tartamudez es su variabilidad. Un adulto puede ser muy fluido un día y muy poco fluido al día siguiente. Puede parecer que un niño pequeño ha dejado de tartamudear por completo, solo para que reaparezca unas pocas semanas después. La variabilidad dentro y entre los clientes juega un papel en la terapia. Un clínico que observa a un niño que es altamente fluyente en las oraciones puede comenzar la terapia al nivel de palabras simples. Otro médico podría centrarse en la reducción de la tasa para ayudar a un niño o adulto a obtener el control de la fluidez. En diferentes etapas del tratamiento, dependiendo de los síntomas y las necesidades del cliente, la reducción de la frecuencia y las expresiones más cortas y simples pueden ser estrategias utilizadas en el mismo individuo.
Los factores que influyen en la variabilidad de la tartamudez han sido objeto de varias investigaciones. La velocidad del habla, la complejidad gramatical y la longitud del enunciado son tres parámetros que han recibido considerable atención. En general, las disfluencias tienden a aumentar con una mayor complejidad gramatical y longitud ( Bernstein Ratner y Sih, 1987 ; Gaines, Runyan y Meyers, 1991 ; Logan y Conture, 1995 ; Yaruss, 1999 ). La influencia de la velocidad del habla en las disfluencias no ha sido concluyente a pesar de que algunos estudios mostraron posibles relaciones entre las disfluencias y una velocidad del habla rápida ( Kelly y Conture, 1992 ; Logan y Conture, 1995 ; Meyers y Freeman, 1985 ;Vanryckeghem, Glessing, Brutten y McAlindon, 1999 ; Ward, 1999; Yaruss 1997 ).
Esa complejidad y duración influyen en las disfluencias proporciona evidencia de las teorías psicolingüísticas de la tartamudez, que sostienen que las disfluencias provienen de dificultades en la codificación sintáctica, fonológica o suprasegmental ( Bernstein Ratner, 1997 ; Perkins, Kent y Curlee, 1991 ; Postma y Kolk, 1993 ) La mayor longitud y complejidad se han visto como un aumento en las demandas de procesamiento, y las personas que tartamudean son más vulnerables a tales aumentos ( Bosshardt, 2006 ). Una velocidad de voz rápida podría ser otra demanda de procesamiento que resulte en una mayor disfluencia. Los estudios de niños en edad escolar han indicado que los niños que tartamudean pueden no tener un control flexible de la frecuencia ( Howell, Au-Yeung y Pilgrim, 1999 ).
La complejidad gramatical, la velocidad del habla y la longitud del enunciado, entonces, pueden desempeñar un papel en la variabilidad de la tartamudez. Lo que no está claro es si un parámetro podría tener una mayor influencia en la variabilidad que otro, y el papel que los tres parámetros podrían desempeñar en la variabilidad en niños individuales. Determinar si un parámetro tiene una mayor influencia que otro podría ser útil para diseñar una terapia efectiva para niños particulares, así como para proporcionar información sobre la tartamudez.
Una investigación reciente examinó la variabilidad de las deficiencias en el habla conversacional de 20 niños en edad preescolar que tartamudearon ( Sawyer y Yairi, 2006 ). Sawyer y Yairi midieron disfluencias tartamudeantes (SLD) en cuatro secciones consecutivas de 300 sílabas de una sola muestra de discurso de 1200 sílabas para cada niño. Las SLD eran aquellas disfluencias más típicas del habla tartamudeada, incluidas las repeticiones de palabras parciales, las repeticiones de palabras completas de una sola sílaba y la fonación disrítmica (bloqueos, prolongaciones y palabras rotas; Ambrose y Yairi, 1999 ). Los resultados indicaron que, en general, las medias grupales para SLD aumentaron a medida que aumentaba el tamaño de la muestra, y específicamente, hubo significativamente más SLD por 100 sílabas en la cuarta sección de 300 sílabas que en la primera.
El examen de los factores de velocidad del habla, complejidad gramatical y duración del enunciado en este grupo de niños mostraría cómo estas variables varían para un niño determinado en una sola muestra de habla. Si los niños fueran más disfluentes en una parte de su muestra de discurso, uno podría esperar que tendrían mayor complejidad, velocidad y longitud en esa parte de la muestra. Las diferencias observadas al principio frente al final de la muestra pueden tener implicaciones clínicas o teóricas significativas. Por ejemplo, el uso de una sintaxis más compleja o expresiones más largas al final de una muestra larga podría proporcionar evidencia de teorías psicolingüísticas de la tartamudez. Además, desde una perspectiva clínica, si los niños tenían una velocidad de habla más rápida, expresiones más largas o una mayor complejidad al final de una muestra de habla larga, las intervenciones que reducen la velocidad, la duración de la expresión, y la complejidad podría ayudar a los niños a ganar fluidez. Un examen más detallado de los parámetros de duración del enunciado, complejidad gramatical y velocidad del habla en niños individuales informaría a los médicos e investigadores sobre los factores que afectan la disfluencia en la población preescolar.
1.1. Los efectos de la longitud del enunciado y la complejidad gramatical en el habla disfluente
Se ha demostrado que la duración de la expresión y la complejidad gramatical influyen en la disfluencia tanto en los niños que tartamudean (ver una revisión en Zackheim y Conture, 2003 ) como en los niños con fluidez normal ( Gordon y Luper, 1989 ; Haynes y Hood, 1978 ; McLaughlin y Cullinan, 1989 ; Yaruss, Newman y Flora, 1999 ).
Mientras que se ha encontrado que la longitud y la complejidad afectan la fluidez, el nivel de influencia no está claro. En algunos estudios se ha observado una influencia mutua de complejidad y duración en el habla tartamudeada. Gaines, Runyan y Meyers (1991) descubrieron que en el discurso de 12 niños en edad preescolar que tartamudeaban, las palabras tartamudeadas eran más largas (medidas en la longitud media de las palabras, MLU) y más complejas (medidas usando el Puntaje de desarrollo de la oración , DSS, Lee, 1974 ) En otro estudio que se centró en la agrupación, se encontró que las expresiones con grupos de disfluencia tenían significativamente más sílabas y constituyentes clausales que las expresiones sin agrupaciones ( Logan y LaSalle, 1999 ).
La influencia de la longitud y la complejidad gramatical en la disfluencia parece variar individualmente. En un estudio que compara los enunciados conversacionales en niños que tartamudearon, los datos grupales indicaron que los enunciados tartamudeados eran significativamente más largos y complejos que los en inglés ( Yaruss, 1999 ). Sin embargo, el análisis de los datos individuales del habla reveló que los efectos de la longitud y la complejidad solo estaban presentes en un pequeño número de niños.
Algunos estudios han encontrado que la complejidad gramatical es una influencia mayor que la longitud. Un estudio que empleó una tarea de imitación de oraciones reveló que la complejidad gramatical era un mayor predictor de disfluencia que la longitud, medida en sílabas ( Bernstein Ratner y Sih, 1987 ). La complejidad gramatical fue el foco de otro estudio que comparó las expresiones fluidas y tartamudeadas en niños que tartamudean, manteniendo lalongitud constante ( Logan y Conture, 1997 ). Se encontró que los enunciados tartamudeados tenían significativamente más componentes clausales que los enunciados fluidos de longitud coincidente.
Otros estudios han encontrado que la longitud influye más en la fluidez que la complejidad gramatical. En un estudio sobre el habla espontánea de niños con fluidez normal, Yaruss, Newman y Flora (1999) encontraron que los enunciados que contenían disfluencias eran significativamente más largos y gramaticalmente complejos que los en fluidos, y que para los niños individuales, la longitud era un mejor predictor de disfluencia que la complejidad La longitud se midió en palabras, sílabas, morfemas y componentes clausales. La longitud medida en constituyentes clausales fue un mayor predictor de disfluencia que la longitud medida en morfemas, apuntando a una relación compleja entre longitud y complejidad gramatical.
En un estudio que examinó los parámetros de longitud, complejidad y tasa de articulación, Logan y Conture (1995) encontraron que las expresiones tartamudeadas eran significativamente más largas que las expresiones con fluidez perceptual. No se encontraron diferencias significativas en las expresiones tartamudeadas o con fluidez perceptiva en términos de velocidad del habla o complejidad gramatical. Parecía haber una influencia combinada de longitud y complejidad en la tartamudez, revelada en un procedimiento de división mediana. Las declaraciones clasificadas como de complejidad "alta" y / o longitud "alta" contenían más tartamudeo que aquellas caracterizadas como "bajas" en esas categorías.
La longitud relativa a la MLU típica de un niño parece influir en la producción de un lenguaje fluido. Un estudio que examinó las disfluencias cuando los niños hablaban por encima o por debajo de su duración media de expresión reveló que para los niños que tartamudeaban, los porcentajes más altos de SLD ocurrían en expresiones que eran más largas y más gramaticalmente complejas ( Zackheim y Conture, 2003 ). Se observó una influencia similar de longitud y complejidad en las deficiencias en el habla de los niños con fluidez normal. En cuanto a la longitud, los niños que tartamudearon tenían más SLD en enunciados que eran más largos que su MLU típica, pero con respecto a la complejidad, se encontraron más SLD en enunciados no complejos más cortos que su MLU típica.
1.2. La medición de la tasa de articulación y sus efectos sobre el habla disfluente
Los estudios anteriores sobre los efectos de la velocidad del habla en la disfluencia no han sido concluyentes, debido en parte a lo que se estaba comparando. Por ejemplo, algunos estudios han examinado las diferencias en el índice del habla en (a) niños que tartamudean y niños con fluidez normal, (b) habla perceptivamente fluida y habla disfluente en niños que tartamudean, y (c) diferentes grupos de niños que tartamudean.
El método de medición y la métrica utilizada pueden explicar algunas de las discrepancias en los resultados en los diversos estudios. losapéndiceproporciona una visión general de los métodos y resultados de estudios previos que investigaron las tasas de habla de niños que tartamudean y / o niños que no tartamudean. Estas investigaciones generalmente se pueden clasificar por los participantes y / o rangos de edad en los estudios. Como se puede ver, muchos estudios han medido la tasa de articulación, medida en palabras, sílabas y / o teléfonos por segundo o minuto. Algunos estudios han medido la tasa general de conversación, que incluía todas las disfluencias, mientras que otros han medido la tasa de articulación, ya sea en sílabas por segundo o minuto. Las mediciones se han realizado utilizando un cronómetro, códigos de tiempo de video, señales de audio o medidas acústicas. Algunos estudios han medido el habla perceptivamente fluida, mientras que otros han medido la tasa en el habla disfluente, eliminando las deficiencias.
Apéndice
Estudios previos que investigaron la tasa de habla de niños que tartamudean (CWS) y / o niños que no tartamudean (CWNS)
	Autores
	Participantes
	Rango de edad
	Severidad tartamudeante
	Mediciones
	Análisis *
	Disfluencias
	Resultados
	
	
	
	
	
	
	
	Jardín de infantes: 2.15 SPS
	
	
	(Media)
	
	Señal de audio
	
	Incluido sin llenar
	Grado 2: 2.86 SPS
	Kowal, O'Connell y Sabin (1975)
	168 CWNS
	5: 10,8: 0,
	
	(Bruel y Kjaer
	
	pausas (más
	Grado 4: 3.24 SPS
	
	- Siete grupos de edad
	9: 11,11: 11,
	N / A
	frecuencia de audio
	SPS
	de 270 ms)
	Grado 6: 3.26 SPS
	
	
	14: 1,16: 2
	
	espectrómetro y nivel
	
	y pausas llenas
	Grado 8: 3.83 SPS
	
	
	18: 1
	
	grabadora)
	
	(es decir, eh, ah, um)
	Estudiantes de segundo año: 4.00 SPS
	
	
	
	
	
	
	
	Mayores: 3.84 SPS
	
	
	
	
	
	
	Disfluent
	CWS: 3.51 SPS
	Meyers y Freeman (1985)
	12 CWS
	4: 0 - 5:11
	5 moderado
	Código de tiempo de video
	SPS
	enunciados
	  Grave: 3.29 SPS
	
	12 CWNS
	
	7 severa
	
	
	excluido
	  Moderado: 3 84 SPS
	
	
	
	
	
	
	
	CWNS: 4.04 SPS
	
	
	
	
	Señal de audio
	
	
	
	Stephenson-Opsal y Bernstein Ratner (1988)
	2 CWS (p1 y p2)
	3: 3 (p1)
	Grave (p1)
	(Bruel y Kjaer
	SPS
	Excluido
	Tasas de articulación específicas
	
	
	6: 2 (p2)
	Moderado (p2)
	nivel gráfico
	
	
	no fueron reportados
	
	
	
	
	grabadora)
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	3 años
	
	
	
	
	
	
	
	  140.3 SPM (OS)
	Pindzola, Jenkins y Lokken (1989)
	30 CWNS
	3: 0 - 3: 9
	
	
	
	
	  170.8 SPM (AR)
	
	- Tres grupos de edad
	4: 0 - 4: 9
	N / A
	Pare el reloj
	OS y AR
	Incluido en OS
	4 años
	
	
	5: 0 - 5: 9
	
	
	SPM
	Excluido en AR
	  152.7 SPM (OS)
	
	
	
	
	
	
	
	  186.2 SPM (AR)
	
	
	
	
	
	
	
	5 años
	
	
	
	
	
	
	
	  152.2 SPM (OS)
	
	
	
	
	
	
	
	  180.8 SPM (AR)
	
	
	
	
	
	
	
	CWS:
	
	
	
	
	
	
	
	  164,18 WPM (OS)
	
	
	
	
	
	
	
	  189,72 SPM (OS)
	
	
	
	
	
	
	
	  174,41 WPM (AR)
	
	
	
	5 leve
	Análisis acústico
	OS y AR
	Excluido
	  200.21 SPM (AR)
	Kelly y Conture (1992)
	13 CWS
	3: 3 - 4: 8
	7 moderado
	(Laboratorio de micro discurso)
	WPM, SPM
	
	CWNS:
	
	13 CWNS
	
	1 severo
	
	
	
	  153,63 WPM (OS)
	
	
	
	
	
	
	
	  177.54 SPM (OS)
	
	
	
	
	
	
	
	  157,33 WPM (AR)
	
	
	
	
	
	
	
	  180.74 SPM (AR)
	Ryan (1992)
	20 CWS
	2:10 – 5:9
	No explanation
	Stop watch
	SPM
	No explanation
	CWS:
	
	20 CWNS
	
	
	
	
	WPM
	  174.6 SPM, 131.1 WPM
	
	
	
	
	
	
	
	CWNS:
	
	
	
	
	
	
	
	  167.2 SPM, 131.7 WPM
	
	
	
	
	
	
	
	3yrs:
	
	
	
	
	
	
	
	  Spontaneous:
	
	
	
	
	
	
	
	    3.82 SPS, 8.42 PPS
	
	
	
	
	
	
	
	  Imitated:
	
	
	
	
	
	
	
	    3.58 SPS, 7.09 PPS
	
	
	
	
	
	
	
	  Overall:
	Walker, Archibald, Cherniak, & Fish (1992)
	40 CWNS
	2:11 – 3:2
	N/A
	Acoustic analysis
	AR
	
	    3.70 SPS, 7.92 PPS
	
	- Two age groups
	4:11 – 5:2
	
	(MacSpeech)
	SPS, PPS
	No explanation
	5yrs:
	
	
	
	
	
	
	
	  Spontaneous:
	
	
	
	
	
	
	
	    4.28 SPS, 9.47 PPS
	
	
	
	
	
	
	
	  Imitated:
	
	
	
	
	
	
	
	    3.94 SPS, 8.54 PPS
	
	
	
	
	
	
	
	  Overall:
	
	
	
	
	
	
	
	    4.11 SPS, 9.00 PPS
	
	
	
	
	
	
	
	CWS:
	
	
	
	
	
	
	
	  191.2 SPM (OS)
	
	
	
	
	
	
	
	  197.2 SPM (AR)
	Kelly (1994)
	11CWS
	
	4 mild
	Acoustic analysis
	OS & AR
	Excluded
	CWNS:
	
	11CWNS
	2:7 – 10:1
	5 moderate
	(Micro Speech Lab)
	SPM
	
	  194.7 SPM (OS)
	
	
	
	2 severe
	
	
	
	  195.3 SPM (AR)
	
	
	
	
	
	
	
	Fluent utterances:
	Logan & Conture (1995)
	15 CWS
	3:0 – 5:6
	5 mild
	Video time-code
	AR
	Excluded
	  230.46 SPM
	
	
	
	10 moderate
	
	SPM
	
	Stuttered utterances:
	
	
	
	
	
	
	
	  222.32 SPM
	Yaruss & Conture (1995)
	10 CWS
	4:0 – 5:10
	4 mild
	Frame-by-frame
	AR
	Disfluent
	CWS: 3.40 SPS (overall)
	
	10 CWNS
	
	6 moderate
	(33ms per frame)
	SPS
	utterances
	  Mild: 4.03 SPS
	
	
	
	
	
	
	excluded
	  Moderate: 2.93 SPS
	
	
	
	
	
	
	
	CWNS: 3.56 SPS
	
	18 CWS
	
	
	
	
	
	
	
	- Normal (NP) /
	
	4 very mild
	
	
	
	
	Yaruss & Conture (1996)
	disordered (DP)
	3:9 – 6:10
	10 mild
	Frame-by-frame
	AR
	Excluded
	CWS+NP: 3.82 SPS
	
	phonological
	
	4 moderate
	(33.33ms per frame)
	SPS
	
	CWS+DP: 3.65 SPS
	
	development
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	3 very mild
	
	
	
	
	Yaruss (1997)
	12 CWS
	3:4 – 5:6
	6 mild
	Frame-by-frameAR
	Excluded
	3.69 SPS
	
	
	
	3 moderate
	(33.33ms per frame)
	SPS
	
	
	Howell, Au-Yeung, & Pilgrim (1999)
	8 CWS
	9 – 11 yrs
	4.91 – 35.83
	Acoustic analysis
	SPS
	Excluded
	Specific articulation rates
	
	
	
	(Stuttering rate)
	
	
	
	were not reported
	
	
	
	
	
	
	
	CWS (persistent)
	
	
	
	
	
	
	
	  Initial: 3.84 SPS, 9.56 PPS
	
	
	
	
	
	
	
	  1yr: 3.94 SPS, 9.66 PPS
	
	
	
	
	
	
	
	  2yr: 4.12 SPS, 10.22 PPS
	
	16 CWS
	
	
	
	
	Disfluent
	CWS (recovered)
	Hall, Amir, & Yairi (1999)
	- 8 persistent
	3:1 – 4:10
	No explanation
	Acoustic analysis
	AR
	utterances
	  Initial: 3.18 SPS, 7.68 PPS
	
	- 8 recovered
	
	
	(Cspeech)
	SPS, PPS
	excluded
	  1yr: 3.87 SPS, 9.78 PPS
	
	8 CWNS
	
	
	
	
	
	  2yr: 3.75 SPS, 9.38 PPS
	
	
	
	
	
	
	
	CWNS
	
	
	
	
	
	
	
	  Initial: 3.84SPS, 11.42PPS
	
	
	
	
	
	
	
	  1yr: 3.94 SPS, 12.17 PPS
	
	
	
	
	
	
	
	  2yr: 3.92 SPS, 11.88 PPS
	
	
	
	
	
	OS
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	CWS
	
	
	
	
	
	(WPM,
	OS: excluded
	  170.0 WPM (OS)
	Ryan (2000)
	30 CWS
	2:10 – 5:9
	
	
	
	AR: Disfluent
	  202.6 SPM (OS)
	
	30 CWNS
	
	No explanation
	Stop watch
	
	utterances
	  4.1 SPS (AR)
	
	
	
	
	
	SPM)
	excluded
	CWNS
	
	
	
	
	
	
	
	  169.1 WPM (OS)
	
	
	
	
	
	
	
	  205.6 SPM (OS)
	
	
	
	
	
	AR
	
	  3.8 SPS (AR)
	
	
	
	
	
	(SPS)
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	CWS
	
	
	
	
	
	
	
	  Spontaneous:
	
	
	
	
	
	
	
	    4.84 SPS (OS)
	
	
	
	
	
	
	
	    5.26 SPS (AR)
	
	
	
	
	
	OS (SPS)
	
	  Story telling:
	
	
	
	
	
	
	OS: excluded
	    3.36 SPS (OS)
	
	10 CWS
	
	3 mild
	Acoustic analysis
	
	AR: Disfluent
	    4.32 SPS (AR)
	Chon, Ko, & Shin (2004)
	10 CWNS
	4:0 – 5:10
	5 moderate
	(PCQuirer 4.9.6)
	AR (SPS)
	utterances
	CWNS
	
	(Habla coreano
	
	2 severa
	
	
	excluido
	  Espontáneo:
	
	niños)
	
	
	
	
	
	    4.94 SPS (OS)
	
	
	
	
	
	
	
	    5.07 SPS (AR)
	
	
	
	
	
	
	
	  Cuentacuentos:
	
	
	
	
	
	
	
	    3.66 SPS (OS)
	
	
	
	
	
	
	
	    3.99 SPS (AR)
	Walker y Archibald (2006)
	16 CWNS
	4: 0 - 4: 2
	N / A
	Análisis acústico
	Arkansas
	Sin explicación
	4 años (primera visita):
	
	- Tres visitas
	5: 0 - 5: 2
	
	(MacSpeech)
	SPS, PPS
	
	  Espontáneo: 3.56 SPS
	
	
	6: 0 - 6: 2
	
	
	
	(Los autores
	  Imitado: 3.37 SPS
	
	
	
	
	
	
	No
	  Automático: 3.93 SPS
	
	
	
	
	
	
	proporcionar la
	  Repetición: 4.14 SPS
	
	
	
	
	
	
	resultados de
	  En general: 3.75 SPS
	
	
	
	
	
	
	PPS.)
	5 años (segunda visita):
	
	
	
	
	
	
	
	  Espontáneo: 3.19 SPS
	
	
	
	
	
	
	
	  Imitado: 3.11 SPS
	
	
	
	
	
	
	
	  Automático: 3.52 SPS
	
	
	
	
	
	
	
	  Repetición: 3.74 SPS
	
	
	
	
	
	
	
	  En general: 3.39 SPS
	
	
	
	
	
	
	
	6 años (tercera visita):
	
	
	
	
	
	
	
	  Espontáneo: 3.38 SPS
	
	
	
	
	
	
	
	  Imitado: 3.30 SPS
	
	
	
	
	
	
	
	  Automático: 4.30 SPS
	
	
	
	
	
	
	
	  Repetición: 4.08 SPS
	
	
	
	
	
	
	
	  En general: 3.76 SPS
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* Velocidad general de conversación (OS), tasa de articulación (AR), teléfonos por segundo (PPS), sílabas por segundo (SPS), sílabas por minuto (SPM), palabras por minuto (WPM)
La influencia de la tasa en la tartamudez se ha abordado comparando las tasas de articulación de los niños que tartamudean con las de los niños con fluidez normal. Algunos de los estudios no encontraron diferencias significativas en la tasa de articulación de los niños que tartamudean y sus compañeros con fluidez ( Chon, Ko y Shin, 2004 ; Kelly, 1994 ; Kelly y Conture, 1992 ; Ryan, 1992 , 2000 ), pero otros sí encontrar diferencias ( Meyers y Freeman, 1985) Las diferencias de tasas pueden atribuirse a la gravedad de la tartamudez, ya que los participantes en el estudio de Meyers y Freeman tartamudearon en niveles moderados a severos. Lo que se mide también puede marcar la diferencia. Un estudio longitudinal examinó las tasas de habla en niños cuyo tartamudeo persistiría con el tiempo, en aquellos cuyo tartamudeo remitiría y en niños con fluidez normal ( Hall, Amir y Yairi, 1999) Al observar las expresiones con fluidez perceptiva, Hall y sus colegas no encontraron diferencias significativas en los tres grupos a lo largo del tiempo en términos de tasa de articulación medida en sílabas por segundo. La medición en teléfonos por segundo, sin embargo, mostró algunas diferencias significativas. Los niños que se recuperarían tenían la tasa de articulación más lenta cerca del inicio de la tartamudez, mientras que los niños con fluidez normal tenían la tasa de articulación más rápida.
Cinco estudios, utilizando diferentes técnicas de medición, no encontraron diferencias significativas en la tasa de articulación de los niños que tartamudean y que normalmente tienen fluidez. En dos de los estudios, la tasa de articulación se midió tanto en palabras como en sílabas, con las defluencias eliminadas de los enunciados deluentes en ambos grupos de niños ( Kelly, 1994 ; Kelly y Conture, 1992 ). La tasa de articulación media para los niños que tartamudearon fue similar en ambos estudios. Otros tres estudios que compararon niños que tartamudean con niños con fluidez normal no mostraron diferencias significativas ni en la tasa general de habla ni en la tasa de articulación ( Chon, Ko y Shin, 2004 ; Ryan, 1992 , 2000 ).
Se han llevado a cabo varios estudios sobre la tasa de articulación solo en niños que tartamudean. Yaruss y Conture (1996) midieron las tasas de articulación de los niños que tartamudean con un desarrollo fonológico normal y desordenado y encontraron que las tasas de articulación de los dos grupos no eran significativamente diferentes. Ambos grupos de niños mostraron tasas de articulación relativamente más lentas en expresiones tartamudeadas, pero el resultado no fue significativamente diferente.
Howell y colegas (1999) descubrieron que la velocidad del habla influía en la disfluencia cuando el habla se segmentaba en unidades de tono, segmentos distinguidos por la estructura prosódica. Las tasas de habla se clasificaron como rápidas, medias y lentas, y las unidades de tono con una tasa de habla rápida mostraron tasas de tartamudeo más altas que las de las tasas de habla medias y lentas. Además, el porcentaje de tartamudeo fue mayor en las unidades de tono más largas, y las tasas de habla se correlacionaron positivamente con la longitud de las unidades de tono.
Dos estudios compararon la tasa de articulación en expresiones tartamudeadas y fluidas en niños que tartamudean. Logan y Conture (1995) encontraron que las expresiones con fluidez perceptiva se hablaban a un ritmo más rápido que las expresiones tartamudeadas, pero esta diferencia no fue significativa. Utilizando métodos similares para calcular la tasa de articulación en las expresiones tartamudeadas y fluidas, Yaruss (1997) examinó la tasa de articulación en las declaraciones individuales para determinar si una tasa de articulación más rápida o más lenta estaba relacionada con la aparición de la tartamudez. No se encontró una relación significativa entre la tasa de articulación y la tartamudez.
1.3. Las influencias de la velocidad, la longitud y la complejidad gramatical en el habla disfluente
Hasta la fecha, pocos estudios han analizado la influencia combinada de la frecuencia, la duración y la complejidad en el habla disfluente. En adultos, se ha demostrado que las declaraciones más largas implican más tiempo de planificación ( Amster y Starkweather, 1987 ; Peters y Hulstijn, 1987 ; van Lieshout, Starkweather, Hulstijn y Peters, 1995 ). El tiempo de planificación requerido para la construcción de expresiones más largas y complejas podría tener un efecto negativo en la fluidez. Se ha descubierto que los adultos que tartamudean producen expresiones más cortas y más disfluencia que aquellos con fluidez normal en condiciones de procesamiento de doble tarea ( Bosshardt, 2006 ). Bosshardt (2006)ha propuesto que la vulnerabilidad al aumento de las cargas de procesamiento cognitivo precipita la tartamudez. Tal sensibilidad puede ser la base del déficit en el control motor del habla. Las demandas de la tarea de producir enunciados que sean largos, gramaticalmente complejos y que se hablen a un ritmo rápido pueden creardemandas en la fluidez de los niños.
Las posibles influencias de la tasa, la longitud y la complejidad gramatical son importantes tanto clínica como teóricamente. Clínicamente, el interés en investigar estos parámetros ha surgido parcialmente de los consejos a los padres para simplificar su discurso para aumentar la fluidez de sus hijos (ver Bernstein Ratner, 2004 , para una revisión), así como de las terapias que se han centrado en reducir la velocidad del habla y la duración de la pronunciación. y la complejidad gramatical en el habla de los niños y / o padres ( Costello Ingham, 1999 ; Ingham, 1999 ; Ingham y Riley, 2000 ; Riley y Riley, 1984 ).
Además del interés clínico en los factores que pueden contribuir a la tartamudez, varias cuestiones de la tartamudez subrayan los problemas de frecuencia, duración y complejidad. Por ejemplo, el modelo de tartamudeo de Demandas y Capacidad ( Adams, 1990 ; Starkweather, 1987 ; Starkweather y Gottwald, 1990 ) podría sostener que una tasa de habla rápida, expresiones largas y estructuras gramaticales complejas serían "demandas" que podrían causar un niño para exceder su "capacidad" para hablar con fluidez. Otras dos teorías de la tartamudez, la hipótesis de reparación encubierta ( Postma y Kolk, 1993 ), y la teoría neuropsicolingüística de la tartamudez ( Perkins, Kent y Curlee, 1991) ponen el foco de la tartamudez en los factores lingüísticos, pero también incluyen la velocidad del habla como un precipitador de la disfluencia. La disfunción, según la hipótesis de reparación encubierta, es el resultado de la reparación encubierta de un plan fonético por parte de los oradores. Las tasas de conversación más rápidas juegan un papel en la creación de errores en el plan de habla. La teoría neuropsicolingüística afirma que la tartamudez es el resultado de una disincronía en la planificación lingüística y paralingüística antes del habla, y que las tasas de habla rápida pueden ser un factor contribuyente.
El presente estudio buscó determinar las influencias de la frecuencia, la duración del enunciado y la complejidad gramatical en las disfluencias tartamudeantes a medida que los niños se volvieron más fluidos al final de una larga muestra de discurso ( Sawyer y Yairi, 2006) El propósito de la investigación fue doble. El primero fue responder a la pregunta de si los factores de (a) longitud, medidos en la longitud media del enunciado, (b) complejidad gramatical, medidos en número de cláusulas y constituyentes clausales por enunciado, y (c) tasa de articulación, medidos acústicamente en El número de sílabas por segundo contribuyó a un número significativamente mayor de disfluencias al final de una muestra de voz larga (sílabas 901–1200) que al principio (sílabas 1–300). El segundo fue explorar la interacción de la tasa, la longitud y la complejidad gramatical en las dos secciones del habla de estos niños.
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2. Método
2.1. Participantes
Los participantes eran niños que tartamudean del estudio Sawyer y Yairi (2006) descrito anteriormente. Solo se seleccionaron aquellos con un aumento mínimo del 10% en SLD desde la primera sección de 300 sílabas hasta la sección final de 300 sílabas de su muestra de voz. Catorce de los 20 participantes cumplieron este criterio. Hubo 8 niños y 6 niñas, con edades entre 33 y 57 meses (M = 40.9). Fueron considerados por sus padres y dos patólogos certificados del habla y el lenguaje como exhibiendo tartamudeo, mostraron un mínimo de tres SLD por 100 sílabas en una muestra de habla de 1200 sílabas, y no tenían trastornos o anormalidades neurológicas.
La gravedad se evaluó mediante una medida ponderada que reflejaba la frecuencia y el tipo de SLD, así como el alcance o la longitud de las disfluencias ( Ambrose y Yairi, 1999 ). Una ventaja de la escala ponderada es que explica la considerable contribución de la fonación disrítmica y una gran cantidad de unidades de repetición que contribuyen a la percepción de gravedad ( Costello e Ingham, 1984 ; Zebrowski y Conture, 1989 ). La escala ponderada se calculó sumando repeticiones de palabras de sílabas simples y parciales por 100 sílabas y multiplicándolas por el número medio de unidades de repetición. A continuación, el número de instancias de fonación disrítmica multiplicado por un factor de 2 se agregó al resultado derivado del cálculo anterior (verAmbrose y Yairi, 1999 , p 899). Una medida ponderada de 4.0 - 9.99 caracterizó el nivel de disfluencia como "leve", y una calificación de 10.0 - 29.99 caracterizó el nivel de disfluencia como "moderado", y una calificación de 30.0 o superior caracterizó el nivel de disfluencia como "severo". Según la muestra de habla de 1200 sílabas, 6 de los niños presentaron tartamudeo leve (SLD ponderada de 4.12 a 5.50), 7 tenían tartamudeo moderado (SLD ponderado de 13.2 a 26.47) y 1 tenían tartamudeo severo (SLD ponderado de 34.62).
2.2. Procedimientos
2.2.1. Recopilación de datos
Los procedimientos de recopilación de datos, el equipo de grabación y el análisis de disfluencia de las muestras de voz se han descrito en detalle en Sawyer y Yairi (2006) . Las muestras de conversación conversacional fueron grabadas en audio y video en una cabina tratada con sonido. Cada muestra tenía una longitud mínima de 1.200 sílabas, obtenida mientras el niño jugaba con Play-Doh e interactuaba con un padre y un médico. Las identidades y morfemas se identificaron y se marcaron utilizando el Análisis sistemático de las transcripciones del lenguaje (SALT; Miller y Chapman, 1996 ) para facilitar el recuento. Los morfemas se marcaron utilizando las pautas de Brown (1973) .
Las muestras de voz seleccionadas para el análisis fueron las primeras 300 y las últimas 300 sílabas de la muestra de voz de 1.200 sílabas. Estas secciones fueron aquellas en las que hubo un aumento significativo en el número de SLD por 100 sílabas. El aumento de SLD de la Sección A, las primeras 300 sílabas, a la Sección B, las últimas 300 sílabas, varió de aproximadamente 12.4% a más del 250%.
2.2.2. Longitud de expresión y complejidad gramatical
Un enunciado se definió como una cadena de palabras que (a) comunicaban una idea, (b) estaba delimitada por un simple contorno entonacional y / o (c) estaba gramaticalmente completa ( Golinkoff y Ames, 1979 ; Meyers y Freeman, 1985 ; Walker, Archibald, Cherniak y Fish 1992 ; Yaruss y Conture, 1995 ). La longitud media de la pronunciación, en lugar del número de sílabas, se seleccionó como una medida de la longitud para facilitar la comparación con estudios anteriores (por ejemplo, Logan y Conture, 1995 ; Zackheim y Conture, 2003 ). Para cada una de las 300 secciones de sílabas, se calculó la longitud media del enunciado en morfemas para cada niño, utilizando el programa de software Análisis sistemático de transcripciones del lenguaje (SALT) (Miller y Chapman, 1996 ).
La complejidad gramatical se midió contando el número de componentes clausales por enunciado, utilizando los procedimientos descritos por Blake, Quartaro y Onorati (1993 ; ver también Logan y Conture, 1997 , Logan y LaSalle, 1999 , Yaruss, 1999 y Yaruss, Newman, Y Flora, 1999 ). Las expresiones que no tenían un verbo (por ejemplo, "¿Qué tal con esto también?") O que fueron interrumpidas fueron excluidas del análisis. El número medio de enunciados analizados para cada niño fue 39.79 (DE = 8.01) para la Sección A, y 37.64 (DE = 11.67) para la Sección B. Las expresiones excluidas del análisis representaron el 32 por ciento de los enunciados totales en las Secciones A y B combinadas .
Los componentes clausales incluían temas, verbos, objetos, complementos, vocativos y adverbios, y si una expresión contenía una cláusula subordinada, esos componentes también se contaban. Por ejemplo, el enunciado "Quiero jugar un juego ahora" contendría seis componentes clausales: el sujeto "I", el verbo "querer", el objeto "jugar un juego", el adverbio "ahora" y el subordinado cláusula, que tiene un verbo "jugar" y un objeto, "un juego". Para cada niño, se calculó el número medio de constituyentes clausales en cada una de lassecciones de 300 sílabas.
Una medida adicional de la complejidad gramatical fue el número de cláusulas por enunciado. Los procedimientos utilizados fueron similares a los descritos por Logan y Conture (1997) . Se utilizaron los mismos criterios para la selección de enunciados con componentes clausales para la selección de enunciados para cláusulas por enunciado. Una cláusula se definió como un grupo de palabras que contienen un sujeto y un predicado ( Crystal, 1979 ). Un enunciado podría consistir en múltiples cláusulas, excepto en el caso de “y”, por el cual solo dos cláusulas independientes unidas por “y” se consideraron como un solo enunciado. Para cada una de las secciones del discurso, se calculó el número medio de cláusulas por enunciado para cada niño.
2.2.3. Tasa de articulación
La tasa de articulación se definió como el número de sílabas con fluidez perceptiva en cada enunciado dividido por la duración (en segundos) del enunciado, eliminando todas las instancias de deficiencias similares a la tartamudez, otras deficiencias (interjección, revisión / enunciados abandonados, multisillable / repetición de frases), y pausas superiores a 250 milisegundos (ms) ( Chon, Ko y Shin, 2004 ; Hall, Amir y Yairi, 1999 ; Miller, Grosjean y Lomanto, 1984 ; Walker, Archibald, Cherniak y Fish, 1992 ; Yaruss, 1997) El discurso de los participantes fue capturado y analizado utilizando el Computerized Speech Lab (CSL), modelo 4500 de Kay Elemetrics. Los datos de voz, grabados en una cabina tratada con sonido, se convirtieron a formato de archivo wav para usar con CSL. El primer y el segundo autor capturaron todos los enunciados, y se midió la duración total de cada enunciado y la duración de las pausas dentro del enunciado. El enunciado de muestra enFigura 1 ilustra cómo se midió la tasa de articulación.
Figura 1
Un ejemplo de medición de la tasa de articulación en un enunciado de 9 sílabas. Las regiones sombreadas indican pausas, todas las cuales tienen menos de 250 milisegundos.
Si la pausa en un enunciado fue inferior a 250 ms, la pausa podría incluirse pero si la pausa fue superior a 250 ms, solo se incluyeron 250 ms y se eliminó el resto. Por lo tanto, la tasa de articulación del enunciado de la muestra fue de 3.5487 sílabas por segundo (duración total del habla perceptualmente fluida (2.53615 segundos) ÷ número de sílabas (9) = 3.5487 SPS). Simultalk, conversación ininteligible o enunciados de menos de tres palabras consecutivas fueron excluidos ( Hall, Amir y Yairi, 1999 ; Logan y Conture, 1995 ; Yaruss, 1997 ; Yaruss y Conture, 1995) El número medio de enunciados analizados para cada niño fue 33.5 (DE = 4.03) para la Sección A, y 33.79 (DE = 7.44) para la Sección B, y en general, 942 enunciados (508 enunciados con fluidez perceptual, 328 enunciados que incluyen disfunciones similares a la tartamudez) y 106 expresiones incluyendo otras disfluencias) fueron analizadas para la tasa de articulación.
2.2.4. Fiabilidad
Todos los SLD y morfemas fueron identificados y marcados en las transcripciones por un oyente con varios cientos de horas de experiencia tanto en análisis de lenguaje como de disfluencia. El primer autor volvió a escuchar las dos muestras de 300 sílabas en su totalidad y contó / volvió a comprobar el marcado de disfluencias y morfemas en las muestras de discurso para todos los participantes. La confiabilidad entre jueces para el tipo y la ubicación de SLD en .93 fue, usando la fórmula de "porcentaje de ocurrencia de acuerdo" descrita por Baird y Nelson-Gray (1999). El acuerdo se calculó para eventos disfluentes, y el número de acuerdos de ocurrencia de SLD se dividió por el número de acuerdos más desacuerdos. Las comparaciones entre jueces para el marcado de morfemas arrojaron un coeficiente de acuerdo de .98. El acuerdo entre jueces para el primer autor se obtuvo después de un período de 5 meses en el 20 por ciento de las muestras de discurso. Los valores para el SLD y los morfemas fueron .92 y .98, respectivamente.
También se realizaron mediciones de confiabilidad entre los jueces y dentro del mismo para el número de cláusulas, componentes clausales y tasa de expresión articular. Debido a que estas eran mediciones de escala ordinal, la confiabilidad se calculó en términos de correlaciones de momento de producto de Pearson. Para cada niño, los primeros dos autores seleccionaron al azar el 20% de los enunciados en ambas secciones para volver a analizar la frecuencia, la duración del enunciado y los componentes clausales, y cada uno analizó aproximadamente la mitad de los datos de la frecuencia. Aproximadamente cuatro meses después de analizar los datos de la tasa, los dos primeros autores volvieron a analizar los datos para determinar la confiabilidad entre evaluadores y entre evaluadores. El primer autor analizó los datos de gramática y longitud, y el primer autor volvió a verificar la confiabilidad intra-evaluador de los datos aproximadamente cinco meses después del análisis. y el segundo autor que proporciona confiabilidad entre evaluadores. Para las cláusulas por enunciado, las correlaciones producto-momento de Pearson fueron de .90 tanto para la confiabilidad inter e intrajudicial. Los coeficientes para los componentes clausales por enunciado fueron de .91 para el juicio entre jueces y de .92 para la confiabilidad dentro del juicio. Para la tasa de articulación, los coeficientes fueron .90 para el juicio entre jueces y .96 para la confiabilidad dentro del juicio.
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3. Resultados
3.1. Complejidad gramatical y longitud del enunciado
Figura 2muestra la diferencia media en las Secciones A y B en el número de cláusulas por enunciado, constituyentes clausales y la duración media del enunciado medida en morfemas. El número medio de cláusulas por enunciado fue muy similar en las secciones A y B, en 1.09 y 1.10, respectivamente. Un análisis de varianza de medidas repetidas unidireccional no reveló diferencias significativas, F (1, 13) = .044, p = .838. Los componentes clausales tenían una tendencia a aumentar en la Sección B, en la que el número medio de componentes clausales por enunciado era de 4.00, en comparación con la Sección A, en 3.63. Sin embargo, esta diferencia no fue significativa, como lo revela un ANOVA de medidas repetidas unidireccionales ( F (1, 13) = 2.596, p= .131). La duración media de la expresión mostró patrones similares de aumento en la Sección B, con las medias grupales para MLU en 4.30 en la Sección A y 5.14 en la Sección B. Un ANOVA de medidas repetidas unidireccionales reveló que esta diferencia era significativa ( F (1, 30) = 8.27, p = .013, en el nivel alfa = .05).
Figura 2
Una comparación del número medio de cláusulas por enunciado, constituyentes clausales por enunciado y duración media del enunciado (MLU, medida en morfemas) en las secciones A y B. El asterisco indica una diferencia significativa (análisis de varianza de medidas repetidas, p <.05 ) Las líneas verticales representan desviaciones estándar.
Aunque el aumento de los componentes clausales en la Sección B no alcanzó significación, se encontró que los componentes clausales se correlacionan significativamente con la MLU. Un análisis de correlación del momento del producto de Pearson reveló una correlación de .814 ( p <.01) entre los componentes clausales y la UML en la Sección A, y .89 ( p <.01) en la Sección B.
El aumento significativo en MLU en la Sección B condujo a un análisis adicional con respecto a MLU. Zackheim y Conture (2003) descubrieron que los niños que tartamudean producían significativamente más SLD cuando hablaban "sobre" su MLU "típica". Para determinar si MLU tuvo un efecto similar sobre SLD en el estudio actual, se realizó una comparación de MLU de cada niño en las Secciones A y B con la MLU de ese niño sobre la muestra completa de 1,200 sílabas. Como se trataba de una comparación de partes con el todo, los datos se analizaron descriptivamente.tabla 1muestra los datos individuales y grupales para la edad del niño, la MLU predicha para esa edad (de Miller, 1981 ), la MLU para todala muestra de discurso y la MLU para las Secciones A y B.
tabla 1
Edad individual, MLU esperada (SD), MLU para 1200 sílabas y MLU para las secciones A y B, incluyendo medias y desviaciones estándar, con elementos en negrita que indican dónde MLU para la sección excedió MLU para la muestra de discurso 1200-Syllable
	Partícipe
	Edad (en meses)
	MLU esperada (SD * )
	MLU para 1200 sílabas
	MLU A
	MLU B
	1
	40
	3,47 (0,756)
	5.39
	4.55
	5.63
	2
	33
	2,85 (0,633)
	3,69
	3,52
	3.82
	3
	41
	3,78 (0,817)
	3,57
	3.30
	4.22
	4 4
	40
	3,47 (0,756)
	5.47
	5,49
	5,65
	5 5
	54
	5.02 (1.064)
	4.02
	4.43
	3.82
	6 6
	33
	2,85 (0,633)
	4.82
	4.34
	5,52
	7 7
	36
	3,16 (0,694)
	4.70
	3.51
	5.05
	8
	36
	3,16 (0,694)
	4.93
	4.41
	5,58
	9
	34
	2,85 (0,633)
	3.93
	3.80
	4.03
	10
	51
	4,71 (1,002)
	5,74
	4.44
	7.67
	11
	41
	3,78 (0,817)
	4.26
	3.82
	4.53
	12
	37
	3,16 (0,694)
	6.05
	4.35
	6,95
	13
	48
	4,4 (0,94)
	5.51
	5.40
	5.10
	14
	49
	4,4 (0,94)
	4.80
	4.80
	4.43
	METRO
	40,93
	3,65
	4.78
	4.30
	5.14
	Dakota del Sur
	6,94
	0,73
	0,79
	0,66
	1,14
* Los valores son de Miller, JF (1981) .
Utilizando el criterio de una desviación estándar por encima de la media como “superior al promedio”, los datos individuales mostraron que 10 niños estaban por encima del promedio en términos de la MLU esperada para su edad en toda la muestra de 1,200 discursos, incluidas las Secciones A y B. Participantes 1 4, 6, 7, 8 y 12 fueron dos desviaciones estándar por encima de su MLU esperada. La mayoría de los niños (11 de 14) hablaron "sobre" la MLU para toda la muestra en la Sección B. Los medios grupales también mostraron una tendencia a que los niños hablaran "sobre" su MLU para toda la muestra de discurso en la Sección B, y hablar "debajo" de su MLU en la Sección A.
3.2. Tasa de articulación
La tasa de articulación media fue de 3,49 sílabas por segundo en la Sección A (DE = 0,40) y 3,44 sílabas por segundo en la Sección B (DE = 0,40), y la tasa de articulación media general, incluidas las Secciones A y B, fue de 3,47 sílabas por segundo (DE = 0,39). Como se ve en el diagrama de la caja enfigura 3, la diferencia entre el cuartil superior y el cuartil inferior en el diagrama de caja de la Sección A sugirió una tasa de articulación comparativamente más variable en la Sección A que en la Sección B. Un ANOVA de medidas repetidas unidireccionales no mostró diferencias significativas en las tasas de articulación entre las dos secciones , F (1, 13) = 0.274, p = .610.
figura 3
Tasa media de articulación, medida en sílabas por segundo, en las secciones A y B y media general.
3.3 Interacciones de velocidad, duración y complejidad.
Para determinar las interacciones entre la frecuencia, la longitud del enunciado y la complejidad gramatical en las dos muestras de voz, se utilizó un procedimiento de división mediana ( Logan y Conture, 1995 ; Yaruss, 1997 ) para clasificar los enunciados como "altos" o "bajos" en cada uno de ellos. Los tres parámetros. Debido a que la diferencia en el número de cláusulas por enunciado en las secciones A y B era muy pequeña (diferencia media de .01), la complejidad gramatical se midió en términos del número de componentes clausales. Las comparaciones se realizaron en tres contrastes diferentes utilizando los criterios "alto" y "bajo": complejidad y tasa, complejidad y longitud, y longitud y tasa. Como fue el caso en Logan y Conture (1995)En el estudio, los contrastes se combinaron, en lugar de hacer comparaciones entre tres (tasa, longitud, complejidad). La razón de esto fue que todos los niños tenían enunciados que podían clasificarse en dos contrastes (por ejemplo, tasa "alta" y longitud "baja"), pero muchos no tenían enunciados que pudieran clasificarse en tres (por ejemplo, "alto" "Tasa, complejidad" alta "y longitud" baja "). Los contrastes emparejados se analizaron usando pruebas t emparejadas con una corrección de Bonferroni de 0,0125 para tener en cuenta el error de Tipo I (alfa general = 0,05).
3.3.1 Complejidad gramatical y tasa
Figura 4muestra el número medio de enunciados en las Secciones A y B clasificadas como "altas" o "bajas" en complejidad gramatical, medidas por el número de constituyentes clausales por enunciado y en la tasa de articulación. Cuatro pruebas t emparejadas no indicaron diferencias significativas en las dos secciones en ninguna de las categorías. Hubo más enunciados en la Sección A que B que estaban en la categoría de tasa de complejidad "baja" / "alta", pero estas diferencias no fueron significativas ( t = .829; p = .414). Además, había otra tendencia a que se produjeran más expresiones con complejidad "alta" / tasa "baja" en la Sección B que A, pero esta diferencia no fue significativa ( t = −1.06; p = .297).
Figura 4
Número medio de enunciados (con SD denotado por líneas verticales) que se encontró bajo (Lo) o alto (Hi) en complejidad gramatical, medido por el número de constituyentes clausales (CC) o tasa de articulación (tasa), en las secciones A y B, con valores de p para pruebas t de muestras pareadas incluidas.
3.3.2. Complejidad gramatical y longitud del enunciado
Figura 5muestra el contraste entre las Secciones A y B en el número medio de enunciados de complejidad gramatical "alta" o "baja", medido en el número de constituyentes clausales, y la longitud del enunciado, medida en morfemas. Las dos secciones fueron similares en el número de enunciados en las cuatro categorías, sin diferencias significativas observadas en cuatro pruebas t combinadas . Se observaron tendencias para la longitud "baja" / complejidad "baja" y la longitud "alta" / complejidad "alta", con la Sección A teniendo más expresiones en la primera y B teniendo más expresiones en la última categoría, pero estas diferencias no fueron significativas ( t = 1.44; p = .160, y t = −1.85; p = .075, respectivamente).
Figura 5
Número medio de enunciados (con SD denotado por líneas verticales) que se encontró bajo (Lo) o alto (Hi) en complejidad gramatical, medido por el número de constituyentes clausales (CC) o longitud del enunciado (Len), en las Secciones A y B, con valores de p para pruebas t de muestras pareadas incluidas.
3.3.3 Duración y tasa de emisión
El número medio de enunciados en las Secciones A y B clasificados como "alto" o "bajo" en la longitud del enunciado, medido en morfemas, y la tasa de articulación se encuentran en Figura 6. Cuatro pruebas t emparejadas no revelaron diferencias significativas entre las dos secciones. El número medio de enunciados que se clasificaron como longitud “alta” / tasa “baja” tendió a ser mayor en la Sección B que A, pero esta diferencia no fue significativa ( t = −2.38; p = .025). También hubo una tendencia no significativa para que se produzcan más expresiones de longitud "baja" / tasa "alta" en la Sección A que B ( t = 1.07; p = .295).
Figura 6
Número medio de enunciados (con SD denotado por líneas verticales) que se encontraron bajos (Lo) o altos (Hi) en la tasa de articulación (Tasa) o la longitud de enunciado (Len), en las Secciones A y B, con valores p para pares Muestra de pruebas t incluidas.
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4. Discusión
El objetivo del presente estudio fue determinar si la tasa de articulación, la complejidad gramatical y / o la longitud del enunciado podrían haber influido en un aumento significativo de las defluencias al final de una muestra de discurso de 1.200 sílabas. Con este fin, la tasa de articulación media, las cláusulas por enunciado, los componentes clausales por enunciado y la duración del enunciado en morfemas se calcularon en las primeras 300 sílabas de la muestra. Las relaciones entre los parámetros de tasa de articulación, componentes clausales y MLU se determinaron mediante un procedimiento de división mediana. Aunque el enfoque de este estudio fue en las influencias observadas en una muestra de discurso, en lugar de directamente en el habla fluida o desfluente, los hallazgos fortalecen algunos de los de investigaciones pasadas con respecto a las influencias de la velocidad, la longitud y la complejidad en la disfluencia.
4.1. Longitudde expresión y complejidad gramatical
Uno de los hallazgos significativos del estudio actual fue que la duración media del enunciado, medida en morfemas, fue mayor en la Sección B, que tenía significativamente más SLD que en la Sección A. Por supuesto, una MLU más larga en la Sección B no implica una causa directa relación con SLD, pero apunta a influencias más allá de la longitud de la muestra como un factor en las disfluencias de estos niños. Además, se suma al cuerpo de investigación que implica la duración de la expresión como un factor en el habla disfluente ( Gaines et al., 1991 ; Logan y Conture, 1995 ; Weiss y Zebrowski, 1992 ; Yaruss, 1999 ). Los resultados con respecto a MLU en las secciones A y B en relación con MLU en la muestra de discurso más largo son consistentes con los de Zackheim y Conture (2003), quienes descubrieron que los niños que tartamudeaban producían más SLD en expresiones que estaban por encima de su MLU. Zackheim y Conture's (2003)El estudio se diseñó específicamente para abordar los efectos de MLU en la disfluencia, y los niños seleccionados tenían MLU descrito como típico para su edad. El presente estudio comparó secciones del habla con una muestra de habla más larga, que por supuesto, no representaba necesariamente la MLU típica de los niños. Además, los niños en el estudio actual eran algo precoces con respecto a MLU. A pesar de las diferencias en el propósito y el diseño de los dos estudios, ambos apuntan a la influencia de MLU en la disfluencia del habla. En el estudio actual, casi el 80 por ciento de los niños estaban hablando sobre su MLU en la sección final del discurso, lo que puede haber contribuido al aumento del número de disfluencias en esa sección en comparación con la primera.
En el presente estudio, la longitud (medida por MLU), en lugar de la complejidad gramatical, fue una diferencia más importante en las dos secciones del discurso. Este hallazgo es consistente con Logan y Conture (1995) y Yaruss (1999) , pero no con el de Gaines y colegas (1991) , quienes encontraron influencias mutuas de complejidad gramatical y longitud. Bernstein Ratner y Sih (1987)descubrieron que la complejidad gramatical es de mayor influencia para el habla tartamudeada, pero su estudio fue una tarea de imitación de oraciones, más que un estudio del habla espontánea. El estudio actual midió la complejidad en términos del número de componentes clausales y cláusulas por enunciado, que son medidas más precisas de la complejidad sintáctica que la complejidad gramatical general. El DSS, que cuantifica y analiza sistemáticamente la sintaxis de los niños, es probablemente una medida más apropiada de la complejidad gramatical, pero no se pudo utilizar en el presente estudio porque requiere un corpus de 50 expresiones, cada una con un sujeto y un verbo, o una estructura imperativa.
El uso de cláusulas como medida de la complejidad gramatical no diferenciaba las dos secciones tan bien como los componentes clausales. Para la mayoría de los niños, el número de cláusulas por enunciado era un poco más de uno. Al menos un estudio previo utilizó el número de cláusulas por enunciado como una medida de la complejidad gramatical en los enunciados con grupos de disfluencia. Logan y LaSalle (1999) encontraron que el número de cláusulas por enunciado era significativamente mayor en los enunciados que contenían grupos de disfluencia que en los enunciados con fluidez perceptiva. Para los niños en edad preescolar en el estudio actual, el número de cláusulas no era un parámetro lo suficientemente fino como para diferenciar las dos secciones del discurso.
Si la longitud o la complejidad son más relevantes para la tartamudez puede no ser la pregunta correcta, ya que la relación entre los dos parámetros está lejos de ser clara. Ciertamente, las expresiones más largas tienen una mayor probabilidad de ser tartamudeadas que las más cortas simplemente porque hay más oportunidades (es decir, más palabras y sílabas) para que ocurra la tartamudez. La longitud se conoce como una "macrovariable" en el sentido de que abarca la complejidad gramatical y la planificación lingüística, fonológica y prosódica ( Logan y Conture, 1995 , p. 56). MLU también se ha denominado una medida de madurez lingüística ( Zackheim y Conture, 2003 ). De hecho, es difícil separar los efectos de longitud y complejidad, ya que los enunciados que son más gramaticalmente complejos también son aquellos que tienden a ser más largos (ver tambiénBernstein Ratner y Sih, 1987 , y Yaruss, 1999 ). De hecho, Yaruss y colegas (1999)trató los constituyentes clausales como una medida de longitud, y descubrió que la longitud medida en los constituyentes clausales era más influyente en las disfluencias en niños con fluidez normal que la medida en morfemas. Este hallazgo no fue respaldado por el estudio actual, que encontró que la longitud en los morfemas es más influyente en la Sección B que los componentes clausales. Aunque los niños aumentaron significativamente su MLU en la Sección B, no hubo un aumento significativo paralelo de componentes clausales. Estaba más allá del alcance del estudio determinar qué agregaban exactamente los niños a medida que aumentaban su MLU, pero un niño en particular agregaba adjetivos mientras hablaba de diferentes modelos de automóviles (por ejemplo, un “Ford Mustang G-80 convertible ") En la Sección B. Agregar modificadores no aumentó el número de componentes clausales, pero sí, por supuesto, aumentar MLU. Además, los componentes clausales estaban altamente correlacionados con MLU, apuntando a una estrecha relación entre los dos parámetros.
4.2 Tasa de articulación
Los resultados para la tasa de articulación en el presente estudio no fueron fáciles de comparar con estudios anteriores debido a diferentes metodologías como dispositivos de medición, tipos de análisis, mediciones de pausas o inclusión de disfluencias. Por ejemplo, Hall y colegas (1999) estudiaron la tasa de articulación de los niños que tartamudearon, medida en sílabas por segundo mediante análisis acústico. Sin embargo, debido a que no incluyeron expresiones disfluentes, es difícil comparar ese estudio con el presente.
Uno de los factores hipotéticos para influir en el aumento de SLD en la Sección B fue la tasa de articulación. La tasa de articulación en la Sección A fue relativamente más rápida que en la Sección B, pero las dos secciones no fueron significativamente diferentes. A pesar de que la tasa de habla podría estar relacionada con la aparición de SLD ( Howell, et al., 1999 ; Logan y Conture, 1995 ; Yaruss y Conture, 1996 ), los resultados aquí no respaldaron que la tasa de articulación influyó en el aumento de SLD. Si Kelly y Conture (1992) también concluyeron si los niños manipulan su ritmo del habla como respuesta a las deficiencias o si procesan enunciados más largos y / o gramaticalmente complejos .
El presente estudio mostró la tendencia de que la tasa de articulación en la Sección B era relativamente más estable que en la Sección A, a pesar de que la Sección B incluía más SLD. Mientras que la información específica sobre los procesos motores subyacentes no se puede inferir de los análisis de superficie del habla disfluente ( Kent, 1996 ; Kleinow y Smith, 2000 ; van Lieshout, Hulstijn y Peters, 2004 ), la teoría de la dinámica de coordinación podría proporcionar una explicación para la variabilidad en las dos muestras de discurso. El control de los sistemas motores, según esta teoría, se logra mediante el acoplamiento, por ejemplo, entre articuladores ( Kelso, 1995) El acoplamiento no está cableado; por ejemplo, en el habla, si el movimiento de un articulador está restringido, el sistema encuentra otra forma de lograr su objetivo ( Kelso, Saltzman y Tuller, 1986 ). Los movimientos hábiles, como el habla, requieren estabilidad y flexibilidad para satisfacer las necesidades de las demandas de velocidad y precisión que cambian rápidamente en los movimientos individuales. Una forma en que se estabiliza la coordinación es reclutando grados de libertad( Buchanan y Kelso, 1999 ). La variabilidad en la tasa en la Sección A podría ser evidencia de flexibilidad en el sistema. Van Lieshout y colegas (2004)han sugerido que las estrategias involucradas en tasas de habla más rápidas en personas que tartamudean pueden actuar como un facilitador para el control del movimiento. Las tasas ligeramente más rápidas de la Sección A pueden ser un ejemplo de que los oradores reclutan grados adicionales de libertad para estabilizar la coordinación motora en un esfuerzo por producir un habla fluida. La tasa más lenta en la Sección B podría ser evidencia de los intentos de los hablantes de ganar estabilidad frente a las demandas lingüísticas de un aumento de MLU.
4.3. Interacciones de velocidad, duración y complejidad.
La mediana del procedimiento de división que compara dos parámetros a través de las secciones del discurso en tres tabulaciones 2 × 2 no reveló diferencias significativas entre las dos secciones. El estudio actual mostró que las tendencias para expresiones que eran de alta longitud / baja velocidad y alta longitud / alta complejidad aparecían con mayor frecuencia en la Sección B. Estas tendencias eran consistentes con diferencias significativas en las expresiones fluidas y disfluentes en Logan y Conture (1995)estudiar. Estas tendencias no son sorprendentes, ya que todas tienen una gran longitud en común, lo que fue una diferencia significativa en el estudio actual. Todas las tendencias que caracterizaron a la Sección A en este estudio tienen poca longitud en común: la Sección A tenía más expresiones de baja longitud / baja velocidad, baja longitud / alta velocidad y baja longitud / baja complejidad. Este hallazgo fue consistente con el estudio de Logan y Conture, que encontró que estos parámetros caracterizaron las expresiones más fluidas que las disluentes en gran medida. El estudio actual mostró una tendencia a que más enunciados en la Sección A que B tengan una longitud baja / alta complejidad, una tendencia que no era consistente con Logan y Conture. La duración de la intervención, en el estudio actual, parecía ser una diferencia sólida entre las dos secciones.
4.4. Implicaciones teóricas y clínicas.
Los datos en este estudio agregan apoyo a un creciente cuerpo de literatura que sugiere una influencia lingüística en el habla disfluente. Aquí, la disfluencia parece haber sido más afectada por la longitud, medida en MLU, que por la tasa o la complejidad gramatical. La MLU en la Sección B para la mayoría de los niños fue más larga que la de toda su muestra, de hecho. Esto podría sugerir que la cantidad de discurso, en lugar de su complejidad, puede ser un factor para aumentar la disfluencia. Los datos sobre la longitud parecen respaldar el modelo de tartamudeo de Demandas y Capacidad (DCM) ( Adams, 1990 ; Starkweather, 1987 ; Starkweather y Gottwald, 1990 ) a este respecto, y respaldan estudios anteriores que apuntan a la longitud del enunciado como un contribuyente a la disfluencia ( Melnick y Conture, 2000 ;Logan y Conture, 1995 ; Yaruss, 1999 ; Zackheim y Conture, 2003 ). Según el DCM, un niño tiene un conjunto particular de capacidades para producir un lenguaje fluido y demandas que sirven para limitar la fluidez interna y / o externamente ( Adams, 1990 ; Starkweather, 1987 ; Starkweather y Gottwald, 1990) La producción de expresiones que son más largas que la MLU típica o esperada podría ser un ejemplo de una demanda interna de fluidez. El DCM predeciría que tanto la complejidad como la longitud son lo suficientemente independientes como para asociarse con una mayor disfluencia, lo que ayuda a explicar los datos en este estudio. El DCM también predeciría que la producción de enunciados más largos y más complejos debería provocar la mayor deficiencia, pero el estudio actual no valida esta suposición.
Bosshardt (2006) propuso un modelo relacionado con las demandas de tareas que puede explicar parcialmente los datos presentados aquí . En una serie de investigaciones, Bosshardt y sus colegas han encontrado que los adultos que tartamudean producen expresiones más cortas y menos gramaticalmente complejas o más disfluencia en condiciones de doble tarea, en las que la atención se divide (por ejemplo, Bosshardt, 2002 ; Bosshardt, Ballmer y De Nil , 2002 ). Estas investigaciones apuntan a diferencias en el procesamiento cognitivo en personas que tartamudean y normalmente hablan con fluidez. Bosshardt (2006)ha sugerido que las personas que tartamudean son vulnerables al aumento de las cargas de procesamiento, tal vez debido a una superposición en el funcionamiento en las áreas del cerebro y la planificación motora y del habla. Mirando los datos del estudio actual desde el punto de vista del modelo de Bosshardt, se podría decir que las declaraciones más largas en la sección B requieren más recursos cognitivos para generar que las declaraciones más cortas en la Sección A, con el resultado de más deficiencias. Posiblemente, la tendencia a tasas de habla más lentas en la Sección B también podría significar un mayor tiempo de procesamiento y planificación con expresiones más largas como resultado de un mayor procesamiento cognitivo. Sin embargo, los datos informados aquí no respaldan completamente la teoría de Bosshardt, ya que la teoría también predeciría que la Sección B, con más disfluencias, también tendría enunciados gramaticalmente más complejos que la Sección A.
Finalmente, una teoría psicolingüística de la tartamudez, la Hipótesis de reparación encubierta (CRH), puede proporcionar alguna explicación de los resultados encontrados aquí. Esta hipótesis pretende que las disfluencias se crean como un subproducto de la reparación encubierta que ocurre mientras el hablante está monitoreando el plan fonético, y presumiblemente, las expresiones más largas o más complejas requerirían más monitoreo que las más cortas y simples ( Kolk y Postma, 1997 ). El aumento en el monitoreo podría conducir a más disfluencia en expresiones más largas, lo que es consistente con los resultados del estudio actual. Sin embargo, las tendencias para una tasa relativamente más lenta que se encuentran en la Sección B no son consistentes con el CRH, ya que la hipótesis predeciría que las tasas de habla más lentas facilitan la fluidez, ya que permiten más tiempo de procesamiento.
Clínicamente, con respecto a la tasa, varias terapias preescolares incluyen el requisito de que las tasas de habla del niño y / o los padres se reduzcan (por ejemplo, Conture, 1990 ; Gottwald y Starkweather, 1995 ; Gregory, 2003 ; Shapiro, 1999 ; Yaruss, Coleman, & Hammer, 2006 ). Se ha demostrado que una tasa de habla más lenta por parte de los padres mejora la fluidez de los niños ( Guitar & Marchinkoski, 2001 ), pero no ha habido un fuerte vínculo entre la tasa de habla y las deficiencias del niño ( Kelly, 1994 ; Logan y Conture, 1995 ; Ryan, 2000 ; Yaruss, 1997) En el presente estudio, la relación de tasa y disfluencias sigue sin estar clara. Al final de la muestra de discurso, hubo una tendencia a una tasa de articulación más lenta. Quizás los niños estaban disminuyendo la velocidad como resultado de las deficiencias producidas o en un esfuerzo por ganar estabilidad para procesar expresiones más largas. Se necesita más investigación para determinar la relación entre la frecuencia, la duración del enunciado y la disfluencia, tal vez mediante el uso de un diseño experimental que incluya a niños con fluidez normal donde se manipula la longitud y se mide la frecuencia en diferentes longitudes de emisión.
Esa duración de la expresión parece ser un factor en el discurso disluente da apoyo a las terapias preescolares que comienzan con expresiones más cortas y progresan a otras más largas (por ejemplo, Costello Ingham, 1999 ; Ryan, 1986 ). Las terapias que tienen en cuenta la MLU del niño pueden reducir efectivamente las demandas de planificación y, por lo tanto, la tartamudez.
4.5. Advertencias y direcciones de futuras investigaciones.
Una limitación del presente estudio fue el número de enunciados analizados.Por diseño, las muestras estaban limitadas a 300 sílabas, y esto significaba que algunos enunciados eran demasiado cortos para ser analizados en cuanto a velocidad y / o complejidad gramatical. Un corpus de datos más grande puede haber revelado diferencias en la tasa y / o gramática. El pequeño tamaño de la muestra en cada sección no permitió el análisis por DSS, que puede haber sido un mejor indicador de la complejidad gramatical que las cláusulas o los componentes clausales. También podría esperarse que a medida que aumentara la longitud del enunciado, los componentes clausales también habrían aumentado. Una muestra de discurso más larga podría haber revelado tendencias en esta dirección. Para determinar la relación entre MLU y los componentes clausales, se justifica estudiar más a fondo qué elementos agregaron los niños en la Sección B.
Una consideración es la alta variabilidad de la disfluencia de la Sección A a la B. Algunos niños aumentaron las disfluencias en un 12 por ciento, mientras que otros aumentaron en un 250 por ciento. Este es un rango amplio, especialmente considerando el tamaño de la muestra de 300 sílabas. Un examen de las diferencias individuales puede revelar mayores efectos de velocidad, longitud y complejidad para algunos niños que para otros. Un estudio adicional con grupos más grandes de niños con diferentes niveles de gravedad permitiría realizar comparaciones de tales efectos.
Un examen más detallado de la frecuencia del habla también podría ser útil, especialmente teniendo en cuenta que los estudios de la frecuencia del habla han proporcionado implicaciones clínicas significativas ( Guitar, 2006 ; Yairi y Ambrose, 2005 ; Zebrowski y Kelly, 2002 ). Los diferentes tipos de análisis pueden revelar más acerca de la relación entre la velocidad y el habla disfluente. Howell y colegas (1999)observó la variabilidad de la tasa a un nivel más local midiendo las unidades prosódicas, y descubrió que las unidades prosódicas más largas se hablaban a un ritmo de habla más rápido y eran más fluidas que las más cortas. Un examen de las unidades prosódicas en los datos actuales podría revelar tendencias similares. Además, serían útiles los análisis de diferentes tipos de enunciados (es decir, enunciados perceptualmente fluidos, normalmente difluentes y anormalmente defluentes) y las medidas de correlación entre la tasa de articulación, las defluencias y la longitud del enunciado utilizando un tamaño de muestra mayor.
El estudio actual validó hallazgos previos sobre los efectos de la velocidad del habla, la complejidad y la duración del enunciado sobre el habla disfluente, pero lo hizo al observar las características de la muestra de habla. Examinar toda la muestra del discurso al observar los efectos de la velocidad, la complejidad y la duración en las expresiones fluidas y disfluentes en estos niños, y compararlos con niños normalmente fluidos aclararía aún más las influencias de estos parámetros en la disfluencia.
Finalmente, las preguntas permanecen sin respuesta sobre la muestra del discurso en sí. Quizás los niños produjeron expresiones más largas porque se familiarizaron con el entorno experimental y el entorno, o se acostumbraron a un compañero de habla en particular, o estaban hablando sobre un tema que les era más interesante. Los estudios futuros que se centren en diferentes compañeros de habla, entornos o temas podrían dar más pistas sobre las disfluencias generadas en una muestra de discurso más larga. Además, la relación entre el tamaño de la muestra y la longitud del enunciado podría explorarse más a fondo. Si las MLU se mantuvieran constantes, se podría determinar si hubo más disfluencias en los enunciados de longitudes específicas (por ejemplo, 3, 4, 5, etc.) en la Sección B que en la Sección A. Si hubo más disfluencias en la Sección B,
4.6. Conclusiones
El estudio actual encontró que algunos de los factores que influyeron en la disfluencia en investigaciones anteriores parecían ser relevantes al final de una larga muestra de habla, en la que los niños se volvieron más fluidos. Específicamente, en promedio, MLU fue significativamente más largo en la sección de discurso que contenía más SLD. Los datos no respaldaban las diferencias en la complejidad gramatical, pero los componentes clausales estaban altamente correlacionados con MLU, lo que respaldaba la perspectiva de la longitud que servía como una variable variable que afectaba el tiempo de planificación y la fluidez. Las diferencias de frecuencia entre las muestras de voz no fueron significativas, pero hubo indicios de interacciones entre la frecuencia y la longitud. Hubo tendencias, por ejemplo, de mayor longitud y menor tasa en la sección que fue más desfluente.
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EDUCACIÓN CONTINUA
Influencias de la tasa, la duración y la complejidad en la deficiencia del habla en una sola muestra de habla en niños en edad preescolar que tartamudean
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PREGUNTAS
1. La investigación sobre el efecto de la velocidad del habla en el habla disfluente ha sido inconsistente debido a las diferencias en:
a. los tipos de enunciados medidos
b. la instrumentación utilizada para medir la velocidad del habla
c. la edad de los participantes
d. la métrica utilizada para medir la velocidad del habla
e. todo lo anterior
2. El presente estudio llegó a sus conclusiones sobre los efectos de la duración del enunciado sobre la disfluencia al examinar:
a. duración media del enunciado
b. número de componentes clausales
c. Una comparación de MLU en una parte de la muestra con MLU en toda la muestra de voz
d. tanto a como c
e. Todas las anteriores
3. Con respecto a la relación entre la velocidad del habla y la disfluencia, este estudio sugiere que:
a. Los niños que tartamudean disminuyen su ritmo para compensar su discurso disfluente
b. Los niños que tartamudean disminuyen su velocidad para procesar longitudes de enunciado más largas
c. una velocidad de habla rápida contribuye a la deficiencia del habla en niños que tartamudean
d. la relación entre la velocidad del habla y la disfluencia sigue sin estar clara
e. tanto a como B
4. ¿Qué enunciado resume mejor las relaciones que encontró este estudio entre la longitud, la velocidad y la complejidad en el discurso disfluente?
a. parecía haber una influencia combinada de longitud y complejidad en la tartamudez
b. En la sección más disluente, los enunciados eran más complejos y se hablaban a un ritmo más lento
c. En la sección más disluente, los enunciados tienden a ser más largos y se hablan a un ritmo más lento.
d. la velocidad del habla, en lugar de la longitud o la complejidad gramatical, tuvo la mayor influencia
e. la complejidad gramatical parece ser un factor significativo en la sección más desfluente
5. Los resultados de este estudio indican que hacia el final de una muestra de discurso largo, el factor que parecía tener la mayor influencia en la disfluencia parecida a la tartamudez de los niños fue:
a. una velocidad de habla más rápida
b. una mayor duración de la emisión
c. un mayor número de componentes clausales
d. una velocidad de habla más lenta
e. tanto byc fueron igualmente influyentes
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RESPUESTAS
1. mi
2. re
3. re
4. C
5. si
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Agradecimientos
Esta investigación fue apoyada por el número de beca de investigación R01-DC00459 del Instituto Nacional de Sordera y Otros Trastornos de la Comunicación, Institutos Nacionales de Salud; Investigador principal: Nicoline Ambrose.
El primer autor también recibió el apoyo de una beca de la Facultad de Artes y Ciencias de la Universidad Estatal de Illinois, y quisiera agradecer a Marie Reimers y Kate Linden por su ayuda con el análisis de datos.
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