Cada dos años, investigadores y médicos de más de 45 países se reúnen en Cernobbio, en el lago de Como, para la conferencia HEaring Across the Lifespan (HEAL). Disfruté de la conferencia porque abarca muchos aspectos de la ciencia auditiva; desde la investigación auditiva básica hasta soluciones aplicadas y recomendaciones para una práctica clínica adicional. Y es siempre una gran oportunidad para actualizar conocimientos y compartir resultados de nuestras últimas actividades de investigación.
Este año, presentamos otro enfoque para evaluar las tecnologías de procesamiento de señales integradas en los audífonos. Los audífonos modernos son muy complejos y su efecto está optimizado para cambiar con el entorno. Este comportamiento dinámico o no lineal plantea la pregunta sobre su evaluación con métodos tradicionales como las pruebas adaptativas de habla en ruido. Estas pruebas, basadas en matrices u oraciones cotidianas, se utilizan ampliamente en la investigación, pero se centran solo en un cierto rango de relación señal / ruido (SNR). Es por ello que es difícil extrapolar estos hallazgos a otras situaciones de escucha porque muchas características de procesamiento de señales dependen de la SNR de entrada. Naylor (2016) describe bien estas limitaciones como la interacción entre la medida de los umbrales de recepción del habla y los sistemas de audífonos no lineales.
Estas limitaciones afectan a cualquier especialista o investigador que desee interpretar los resultados de las pruebas de voz en ruido. Aquí hay dos ejemplos: descubrí que el sistema A es mejor que el sistema B, ¿implica esto que siempre es cierto? La diferencia entre el sistema A y el sistema B no es significativa; ¿Significa que ambos dispositivos tienen el mismo rendimiento? TLa respuesta a ambas preguntas es no. Siempre existe la posibilidad de que cuando cambie la configuración de la prueba, por ejemplo, con otro método de puntuación u otra distribución de ruido (Rønne et al., 2017), pueda cambiar la situación de la prueba a otro rango SNR donde los resultados podrían diferir cuantitativamente pero también cualitativamente.
Rhebergen y col. (2017) proponen analizar el rendimiento de diferentes sistemas de compresión en un rango SNR más amplio con medidas objetivas primero y luego con una prueba adaptativa de habla en ruido. La salida de audífonos SNR puede servir como justificación para evaluar las diferencias técnicas. Se encontraron que las diferencias de las pruebas de habla en función de la SNR están asociadas con diferencias encontradas dentro de las medidas objetivas. Este método es muy interesante porque ayuda a generalizar y comprender los hallazgos más allá del análisis tradicional de los umbrales de recepción del habla.
Es por ello por lo que adaptamos este método para evaluar las diferencias en términos de rendimiento del habla en ruido entre Bernafon Juna 9 y Zerena 9 con usuarios de audífonos. Si bien ambas estrategias de procesamiento de señal mejoran la SNR de salida, medimos que el nivel de voz se conserva mejor con Zerena para las situaciones de escucha más difíciles. Por lo tanto, deberíamos esperar un mejor puntaje de la prueba, especialmente en los SNR de prueba negativa. En nuestra presentación, demostramos que los resultados de la prueba de voz coincidían con las medidas objetivas, es decir, Zerena mejora la comprensión del habla, especialmente en los entornos de escucha más desafiantes. Puedes leer el póster aquí..
Este ejemplo debería facilitar la interpretación de los resultados de la prueba con menos prejuicios. Espero que los investigadores y los médicos usen con mayor frecuencia medidas objetivas que cubran una gama más amplia de condiciones de audición antes de realizar cualquier prueba de habla. Estas pruebas son caras en términos de tiempo para los sujetos de prueba y en términos de recursos para los médicos. Tratemos de aprovecharlos al máximo.
Referencias
Naylor, G. (2016). Theoretical Issues of Validity in the Measurement of Aided Speech Reception Threshold in Noise for Comparing Nonlinear Hearing Aid Systems.Journal of the American Academy of Audiology, 27(7), 504–514.
Rhebergen, K. S., Maalderink, T. H., & Dreschler, W. A. (2017). Characterizing Speech Intelligibility in Noise After Wide Dynamic Range Compression. (2), 194-204.
Rønne, F. M., Laugesen, S., & Jensen, N. S. (2017). Selection of test-setup parameters to target specific signal-to-noise regions in speech-on-speech intelligibility testing. International Journal of Audiology, 56(8), 559–567. https://doi.org/10.1080/14992027.2017.1300349