Utilisation du dépistage de l'autisme LENA avec des enfants sourds ou malentendants

Aperçu: G.M.

Contexte et objectifs: 

Cette revue systématique rapporte les preuves de la littérature concernant le potentiel d’utilisation d’une analyse vocale automatisée, l’analyse de l’environnement des langues (LENA, Fondation de recherche LENA, Boulder, CO, États-Unis) dans le processus de dépistage des enfants présentant un risque de trouble du spectre de l'autisme  (TSA) et sourd ou malentendant (D / HH). La comorbidité du TSA et de D/HH ont augmenté, mais les outils actuels de diagnostic comportemental et de dépistage ont des limites. Le dépistage linguistique de l'autisme LENA (LENA) peut offrir un outil supplémentaire pour lever l’ambiguïté des TSA dans le D/HH chez les jeunes enfants. 

Matériels et méthodes: 

Nous examinons les rapports empiriques qui utilisent des méthodes d'analyse vocale automatique pour différencier les enfants atteints de troubles de développement de ceux présentant un développement typique. 

Résultats: 

Un consensus parmi la littérature scientifique échantillonnée montre que l'utilisation de méthodes automatiques de dépistage et de désambiguïsation des enfants avec un TSA et D / HH est favorable. 

Il existe certaines preuves de différenciation vocale entre TSA, D/HH et les enfants au développement typique justifiant l’utilisation de LENA , mais des preuves empiriques supplémentaires sont nécessaires pour mieux comprendre les forces et les faiblesses de l’outil. 

Conclusions: 

Les résultats présentés ici justifient des recherches plus approfondies, méthodologiquement valables, pleinement capables de montrer une différence fiable. Les résultats peuvent être utiles aux cliniciens et aux chercheurs pour mieux identifier et comprendre les troubles de la communication.

Medicina (Kaunas). 2019 Aug 16;55(8). pii: E495. doi: 10.3390/medicina55080495.

Use of the LENA Autism Screen with Children who are Deaf or Hard of Hearing

VanDam M^1,2, Yoshinaga-Itano C³.

Author information

1

Department of Speech & Hearing Sciences, Elson S. Floyd College of Medicine, Washington State University, Spokane, WA 99202, USA. mark.vandam@wsu.edu.

2

Hearing Oral Program of Excellence (HOPE), Spokane, WA 99202, USA. mark.vandam@wsu.edu.

3

Institute of Cognitive Science, University of Colorado, Boulder, CO 80309, USA.

Abstract

Background and Objectives: This systematic review reports the evidence from the literature concerning the potential for using an automated vocal analysis, the Language ENvironment Analysis (LENA, LENA Research Foundation, Boulder, CO, USA) in the screening process for children at risk for autism spectrum disorder (ASD) and deaf or hard of hearing (D/HH). ASD and D/HH have increased comorbidity, but current behavioral diagnostic and screening tools have limitations. The LENA Language Autism Screen (LLAS) may offer an additional tool to disambiguate ASD from D/HH in young children. Materials and Methods: We examine empirical reports that use automatic vocal analysis methods to differentiate disordered from typically developing children. Results: Consensus across the sampled scientific literature shows support for use of automatic methods for screening and disambiguation of children with ASD and D/HH. There is some evidence of vocal differentiation between ASD, D/HH, and typically-developing children warranting use of the LLAS, but additional empirical evidence is needed to better understand the strengths and weaknesses of the tool. Conclusions: The findings reported here warrant further, more substantive, methodologically-sound research that is fully powered to show a reliable difference. Findings may be useful for both clinicians and researchers in better identification and understanding of communication disorders.

PMID:31426435

DOI:10.3390/medicina55080495

Clinicien vs Machine: Estimation des taux de vocalisations chez les jeunes enfants ayant des troubles du développement

Aperçu: G.M.

Le but de cette étude était d'étudier la fiabilité d'un système automatisé d'analyse de la langue, LENA, comparé à un transcripteur humain pour déterminer le taux de vocalisations des enfants durant les sessions d'enregistrement significativement plus courtes que celles recommandées pour l'appareil automatisé. .Les participants étaient 6 enfants mâles non verbaux âgés de 28 et 46 mois. Deux enfants avaient un diagnostic d'autisme, deux avaient un syndrome de Down, un avait une délétion chromosomique et un avait un retard de développement. Les participants ont été enregistrés par le processeur de langage numérique LENA au cours de 14 interactions de jeu avec un adulte réactif. Le taux de vocalisations des enfants au cours de chacun des 84 enregistrements a été déterminé à la fois par un transcripteur humain et par le logiciel LENA.Une différence statistiquement significative entre les deux méthodes a été observée pour 4 des 6 participants. Les tailles d'effet étaient modérées à grandes. La variation de la structure syllabique n'explique pas la différence entre les deux méthodes. Les taux de vocalisation des deux méthodes étaient fortement corrélés pour 5 des 6 participants.Les estimations des taux de vocalisation des enfants non verbaux produits par le système LENA différaient de la transcription humaine pendant les sessions qui étaient sensiblement plus courtes que la longueur d'enregistrement recommandée. 

Ces résultats confirment la recommandation de la Fondation LENA d'enregistrer des sessions d'au moins 1 heure.

Am J Speech Lang Pathol. 2018 Jun 11:1-7. doi: 10.1044/2018_AJSLP-17-0016.

Clinician vs. Machine: Estimating Vocalizations Rates in Young Children With Developmental Disorders

Bredin-Oja SL¹, Fielding H¹, Fleming KK¹, Warren SF¹.

Author information

1

The Schiefelbusch Institute of Life Span Studies, University of Kansas, Lawrence.

Abstract

Purpose:

The purpose of this study was to investigate the reliability of an automated language analysis system, the Language Environment Analysis (LENA), compared with a human transcriber to determine the rate of child vocalizations during recording sessions that were significantly shorter than recommended for the automated device.

Method:

Participants were 6 nonverbal male children between the ages of 28 and 46 months. Two children had autism diagnoses, 2 had Down syndrome, 1 had a chromosomal deletion, and 1 had developmental delay. Participants were recorded by the LENA digital language processor during 14 play-based interactions with a responsive adult. Rate of child vocalizations during each of the 84 recordings was determined by both a human transcriber and the LENA software.

Results:

A statistically significant difference between the 2 methods was observed for 4 of the 6 participants. Effect sizes were moderate to large. Variation in syllable structure did not explain the difference between the 2 methods. Vocalization rates from the 2 methods were highly correlated for 5 of the 6 participants.

Conclusions:

Estimates of vocalization rates from nonverbal children produced by the LENA system differed from human transcription during sessions that were substantially shorter than the recommended recording length. These results confirm the recommendation of the LENA Foundation to record sessions of at least 1 hr.

PMID:29893787

DOI:10.1044/2018_AJSLP-17-0016