Eficiencia de la detección automática de potenciales evocados

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Originales
Revista de Logopedia, Foniatría y Audiología
2007, Vol. 27, No. 1, 12-23
Copyright 2007 AELFA y
Grupo Ars XXI de Comunicación, S.L.
ISSN: 0214-4603
Eficiencia de la detección automática
de potenciales evocados auditivos
de estado estable a múltiples frecuencias
evaluada mediante la metodología ROC
G. Savio López
E. Mijares Nodarse
M. C. Pérez Abalo
M. Vega Hernandez
A. Lage Castellanos
D. Hernández Barros
Centro de Neurociencias de Cuba,
La Habana, Cuba.
Resumen
En este estudio se compara mediante curvas características de operación del receptor (ROC, siglas en inglés)
la eficiencia de la detección automática de potenciales
evocados auditivos de estado estable a múltiples frecuencias (PEAee a MF) con la de una técnica ya establecida como los potenciales evocados auditivos de
tronco cerebral (PEATC) a click. Para la detección automática de los PEATCse utilizaron dos indicadores estadísticos: 1) cociente de desviación estándar (SDR, siglas
en inglés) entre la señal y el ruido; 2) coeficiente de
correlación (CCR) entre dos réplicas. La identificación
de los PEAee a MF se realizó mediante los indicadores
estadísticos T2 de Hotelling (T2H) y T2 circular (T2C)
calculados en el dominio de la frecuencia. Las curvas
ROC se computaron sobre una muestra de 222 registros (34 sin respuesta y 188 con respuesta) obtenidos
a una intensidad fija de 40 dB nHL. Aunque ambas respuestas fueron identificadas eficientemente con estos
indicadores estadísticos, la detectabilidad de los PEAee
a MF fue mejor, con áreas bajo la curva ROC (T2H:
0,91-0,95 y T2C: 0,90-0,91 para 0,5 y 2 KHz) mayores
que las del PEATC de 0,60 (CCR) y 0,87 (SDR). Por otra
parte, la prueba de cribado con PEAee a MF fue de
mayor duración (5,4 +/- 2,5 min) que la de PEATC (2,5
+/-1,6 min). Se concluye que la técnica de PEAee a MF
muestra ventajas significativas para su automatización
sobre los PEATC a click, facilitándose así la identificación objetiva de la respuesta umbral y perfeccionada
pudiera resultar útil en un sistema de detección y diagnóstico temprano de pérdidas auditivas.
Correspondencia:
Dr. Guillermo Savio López.
Departamento de Audición y Lenguaje
Centro de Neurociencias de Cuba
Ave. 25 esq. 158. Playa, POB 6880,
La Habana, Cuba.
12
Correo electrónico:
[email protected]
[email protected]
Palabras clave: Potenciales evocados auditivos de tronco cerebral, potenciales
evocados auditivos de estado estable, curvas ROC, cribado auditivo, métodos de
detección de señales, detección automática
Efficiency of the automatic detection of
multiple auditory steady state responses
measured with ROC methodology
Here we evaluate comparatively using receiver
operating characteristics (ROC) curves, the efficiency of the automatic detection of multiple auditory steady state responses (MSSR) with an established methodology such as click auditory
brainstem responses (cABR). For the automatic
detection of cABR two statistics were calculated:
the standard deviation ratio (SDR) between the
signal and the background noise and the correlation coefficient ratio (CCR) between two replicates,
whereas for the MSSR the statistics in the frequency domain Hotelling T2 (HT2) and circular T2
(CT2) were used. The ROC curves were computed
over 222 recordings (34 without response y 188
with response) obtained at a fixed intensity of 40
dB nHL. Although these evoked responses (cABR
and MSSR) could be identified efficiently by the
different statistics, the MSSR showed better efficiency with higher areas under the ROC curve
(HT2: 0,91-0,95 and CT2: 0,90-0,91 for 0,5 and 2
KHz) compared to the cABR (0,60 for CCR and
0,87 for the SDR). However, the MSSR had lower
time-efficiency than the cABR (MSSR: 5,4 +/-2,5
minutes, cABR: 2,5 +/-1,6 minutes). We conclude
that the MSSR technique show significant advantages for the automated detection of near threshold responses over cABR and further improved
could be valuable within a screening context.
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EFICIENCIA DELA DETECCIÓN AUTOMÁTICA DEPOTENCIALESEVOCADOSAUDITIVOSDEESTADO ESTABLEA MÚLTIPLES
FRECUENCIASEVALUADA MEDIANTELA METODOLOGÍA ROC
Key words: Auditory brainstem response, steady state response, ROC curves, hearing screening, signal detection methods, automatic detection
Introducción
En los últimos años el cribado universal de pérdidas
auditivas en recién nacidos se ha difundido a muchos
países, con el objetivo de realizar la detección temprana, diagnóstico preciso e intervención del niño con
un trastorno de la audición. Hoy se sabe que lo ideal es
poder instaurar el tratamiento e iniciar la intervención
antes de los 6 meses de edad. Actualmente, existe una
tecnología que permite cribar de forma masiva, rápida
y automática a todos los recién nacidos. Estos equipos
utilizan principalmente dos técnicas de evaluación
objetiva de la audición: las otoemisiones acústicas
(OEA) y los potenciales evocados auditivos de tronco
cerebral (PEATC) a click (White, Vohr y Behrens, 1993;
Jacobson y Jacobson, 1994; Mehl y Thomson, 1998;
Vohr, Carty, Moore y Letourneau, 1998; Connolly,
Carron y Roark, 2005). Para la detección automática
de estas respuestas (OEA y los PEATC) se han utilizado
diferentes indicadores estadísticos, unos basados en la
diferenciación entre la señal y el ruido (indicadores de
relación señal-ruido) y otros que se basan en comparar
la replicabilidad de la respuesta o potencial evocado.
Sin embargo, aunque estas técnicas son ampliamente
utilizadas y con buenos resultados, en la mayoría de
los casos, tienen aún ciertas limitaciones dentro de un
programa de cribado de trastornos auditivos.
Las OEA son respuestas que reflejan procesos que
ocurren a un nivel sensorial preneural (células ciliadas
externas) en el sistema auditivo. En consecuencia los
equipos automáticos de OEA no permiten detectar
lesiones a nivel del nervio o de la vía auditiva. Se reporta actualmente que 1 de cada 100 niños con daños auditivos presentan un trastorno conocido como neuropatía auditiva provocado por lesión a nivel más alto de la
vía sensorial (Gorga, Johnson, Kaminski, Beauchaine,
Garner y Nelly, 2006). Esta patología no puede ser identificada por OEA pero si con PEATC. Otra limitación de
las OEA es la baja sensibilidad diagnóstica en poblaciones infantiles que presentan factores clínicos de «riesgo»
que son precisamente las más susceptibles a tener una
pérdida auditiva (Zorowka, 1993; Oudesluys-Murphy,
van Straaten, Bhollasingh y van Zanten, 1996). Por
último, de existir cambios patológicos en el oído medio
se puede reducir la amplitud o anular totalmente las
OEA, aunque la cóclea esté completamente sana (Kennedy, Kimm, Dees, Evans, Hunter, Lenton y cols., 1991).
Por otra parte, los PEATC a click también tienen
algunas limitaciones como método de cribado. La
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principal se refiere a su pobre selectividad de frecuencias. Esto se explica por la mayor dispersión espectral
del click como estímulo, que contiene energía acústica
en todas las frecuencias, unido a la asimetría de la
mecánica coclear (la activación ocurre siempre de
la base coclear al ápice). En consecuencia la respuesta de PEATC deriva fundamentalmente de la región
basal de la cóclea (donde se codifican las altas frecuencias) y no evalúa adecuadamente la afectación en la
región más apical (Picton, 1985). Por esta razón los programas que utilizan PEATC a click pueden no detectar
los niños con pérdidas auditivas a predominio de frecuencias medias y graves. Estudios de seguimiento a
largo plazo han demostrado que una proporción de
casos con este tipo de configuraciones audiométricas
fueron identificados como normales (falsos negativos)
con la técnica de PEATC a click (Durieux-Smith, Picton,
Bernard, MacMurray y Goodman, 1991).
Debido a que ambas técnicas tienen limitaciones y
hasta cierto punto son complementarias entre sí, la
mayoría de los programas de cribado auditivo prefieren usarlas en combinación. Una alternativa frecuente es realizar un primer paso de cribado auditivo
con OEA y los que fallan son referidos a un segundo
examen confirmatorio en la maternidad utilizando
PEATC a click (Johnson, White, Widen, Gravel, James,
Kennalley y cols., 2005). Otra posibilidad es utilizar los
dos métodos desde el primer paso como pruebas de
detección, combinando PEATC y OEA para recién
nacidos con y sin factores de riesgo (Giebel, 2002; Lin,
Shu, Lee, Ho, Fu, Bruna y cols., 2005).
En los últimos 10 años los potenciales evocados
auditivos de estado estable (PEAee) provocados por
simples o múltiples tonos continuos modulados (entre
70 y 110 Hz) han sido utilizados con éxito como método
objetivo para evaluar los umbrales de audición en toda
la gama de frecuencias audibles (Lins, Picton, Boucher,
Durieux-Smith, Champagne, Moran y cols., 1996; Savio,
Perez-Abalo, Valdés, Martin, Sierra, Rodríguez y cols.,
1997; Pérez-Abalo, Savio, Torres, Martin, Rodríguez y
Galan, 2001; Firszt, Gaggl, Runge, Burg y Wackym,
2004; Rance, Roper, Symons, Moody, Poulis, Dourlay y
cols., 2005; Swanepoel, Hugo y Roode, 2004). Como
estas respuestas son señales periódicas cuasi-sinusoidales se describen fácilmente en el dominio de la frecuencia quedando representadas como picos circunscritos
en el espectro (a la frecuencia de modulación del tono
que las produce). Esto a su vez ofrece ciertas ventajas
potenciales para su detección automática ya que
resulta relativamente más sencillo diferenciar la señal
del ruido residual. Existen varios indicadores estadísticos
del dominio de la frecuencia como son la coherencia de
fase (conocido en la literatura por sus siglas en inglés,
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FRECUENCIASEVALUADA MEDIANTELA METODOLOGÍA ROC
PC) (Stapells, Makeig y Galambos, 1987); el indicador
estadístico T2 de Hotelling o T2H (Picton, Vajsar, Rodríguez y Campbell, 1987; Valdés, Pérez-Abalo, Martin,
Savio, Sierra, Rodríguez y cols., 1997; Savio, Cárdenas,
Pérez-Abalo, González y Valdés, 2001); el indicador T2
circular o T2C (Victor y Mast, 1991); la magnitud de
coherencia cuadrada (MSC, siglas en inglés) (Dobie y
Wilson, 1989) entre otros que han sido utilizados con
buenos resultados para este propósito.
La mayor selectividad de frecuencias de los PEAee
que permite evaluar pérdidas auditivas con diferente
configuración audiométrica (incluso con predominio
grave) unida a las ventajas para su detección automática sugiere un posible empleo de esta técnica
dentro de los programas de cribado auditivo. Además,
se ha reportado que los PEAee son afectados al igual
que los PEATCpor lesiones del VIII par como la neuropatía auditiva (Tapia y Savio, 2005). Esto hace de los
PEAee una técnica valiosa para la detección y el diagnóstico preciso de esta patología.
Hasta el momento la mayoría de los estudios publicados donde utilizan PEAee refieren su uso como parte
del proceso diagnóstico para la evaluación audiométrica confirmatoria en niños sospechosos de tener una
pérdida auditiva (Firszt y cols., 2004; Rance y cols.,
2005; Tonini, Ballay y Manolidis, 2005; Luts, Desloovere, Kumar, Vandermeersch y Wouters, 2004; Swanepoel y cols., 2004). Sólo conocemos un trabajo (ConeWesson, Parker, Swiderski y Rickards, 2002) que reporta
el uso de los PEAee para el cribado auditivo universal
en recién nacidos. También hay un estudio previo de
Savio, Pérez-Abalo, Gaya, Hernández y Mijares (2006)
que compara la sensibilidad y la especificidad de los
PEAee a múltiples frecuencias (MF) en la prueba de cribado con la de un método ya establecido como el
PEATC a click. Este estudio se realizó dentro del contexto de un programa de cribado de pérdidas auditivas que funciona en Cuba desde 1983, el cual evalúa
lactantes con factores de riesgo a los 3 meses de edad
(Pérez-Abalo, Gaya, Savio, Ponce, Perera y Reigosa,
2005). Sin embargo, en el estudio de Savio y cols.
(2006) aunque la eficiencia diagnóstica de estas técnicas en la prueba de cribado resultó equivalente y elevada (sensibilidad del 100 % y especificidad del 92 %)
fue medida con diferentes criterios. Para los PEATC la
detección del umbral se realizó por inspección visual y
para los PEAee a MF fue mediante la detección automática de la respuesta umbral basada en indicadores
estadísticos. Esto pudiera introducir un sesgo en la
comparación ya que los evaluadores tenían un alto
grado de experiencia en la identificación de los PEATC.
En este artículo se plantea como primer objetivo, el
retomar esta comparación pero utilizando una meto-
dología similar (detección automática mediante indicadores estadísticos) para la identificación de la respuesta umbral en la prueba de cribado. Con este propósito se emplearon los indicadores estadísticos T2C y
T2H (Victor y Mast, 1991; Valdés y cols., 1997) para la
detección de los PEAee, y para los PEATCa click se utilizaron el cociente de desviación estándar (SDR) entre
la señal y el ruido residual y el coeficiente de correlación (CCR) entre dos réplicas del potencial (Picton, Linden, Hamel y Maru, 1983; Valdés, Bobes, Pérez-Abalo,
Perera, Carballo y Valdés, 1987). Además, para poder
comparar sobre una métrica común y de forma más
rigurosa la eficiencia de los diferentes indicadores
estadísticos se utilizó la metodología de curvas características de operación del receptor (ROC) (Swets y Pickett, 1982). Las curvas ROC permiten disponer de un
amplio rango de valores de sensibilidad que se expresan gráficamente contra sus correspondientes falsas
alarmas para diferentes puntos de corte (López y Pita,
1998). El área bajo las curvas ROC se emplea frecuentemente como índice de exactitud global de la prueba
y fue usado en este estudio como base de comparación entre los distintos indicadores estadísticos.
Por último, se ha planteado también como una
posible limitación de los PEAee como método de cribado auditivo la mayor duración de la prueba con
respecto a los PEATC a click. Se reporta que una electroaudiometría completa mediante PEAee a MF
(ambos oídos y las cuatro frecuencias simultáneas de
0,5, 1, 2 y 4 kHz con varios pasos de intensidad)
puede durar como promedio 20 min (Pérez-Abalo y
cols., 2001). Esto si bien constituye un incremento
de la eficiencia comparada con la de los métodos de
audiometría selectiva por frecuencias que utilizan
PEATC a estímulos tonales breves (Stapells, 2000)
resulta una duración excesiva para la prueba de cribado auditivo.
Por esta razón, el segundo objetivo de este estudio
fue evaluar la duración de una variante simplificada de
cribado auditivo con PEAee que explora sólo dos frecuencias simultáneas (0,5 y 2 kHz) a una intensidad
umbral fija. Este esquema pudiera disminuir la duración de la prueba sin perder efectividad y precisión en
la detección y caracterización de las pérdidas auditivas.
Materiales y métodos
Muestra
Se estudió una muestra de 222 registros de PEAee
y 222 registros de PEATC a click obtenidos en los mis24
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FRECUENCIASEVALUADA MEDIANTELA METODOLOGÍA ROC
mos niños (lactantes de 3-4 meses de edad) durante
la prueba de cribado inicial del estudio de seguimiento a largo plazo (Savio y cols., 2006). Cada una
de las muestras estaba formada por 34 registros sin
respuesta y 188 con respuesta. En estos niños se confirma la audición normal o la pérdida auditiva en una
evaluación audiológica convencional realizada al
final del estudio de seguimiento. Para determinar la
duración de ambas pruebas se utilizó un subconjunto
de 100 registros de PEATC a click y de PEAee a MF
seleccionados al azar de la muestra total.
Estímulo
Para el registro de los PEAee a MF se utilizaron
como estímulos, dos tonos portadores de 0,5 y 2 kHz
modulados en amplitud (profundidad del 100 %) a
frecuencias de 81 y 97 Hz para el oído derecho y para
el izquierdo de 77 y 93 Hz. Los PEATC se registraron
utilizando un click como estímulo (0,1 ms de duración, presentado a una frecuencia de 17 Hz). Los
estímulos acústicos se presentaron por vía monoaural
a través de auriculares TDH 49 a una intensidad fija
de 40 dB nHL (equivalente a 75 dB pSPL para el click
y a 62 dB SPL RMS para los estímulos multifrecuencia).
Calibración acústica
Los niveles de ruido ambiental fueron medidos in
situ usando un medidor de nivel de sonido Brüel y
Kjaer, modelo investigador 2260 y un micrófono tipo
4165. Los valores resultantes (ruido ambiental global) fueron de 65 dB SPL. Los estímulos acústicos fueron calibrados con un medidor de sonido Brüel y
Kjaer, modelo investigador 2260, un oído artificial
tipo 4152 y un micrófono tipo 4144.
La energía acústica de los estímulos MF fue ajustada automáticamente para asegurar que el valor
espectral medido (en dB SPL) para cada frecuencia
portadora fuera equivalente al valor nominal especificado en el software en dB HL. Por tanto, el espectro
de estímulos MF fue compensado por las diferencias
relativas en audibilidad de los diferentes tonos portadores cuando se presentaban solos. Los estímulos breves fueron calibrados con la misma instrumentación
pero usando en su lugar mediciones pSPL. Además, la
referencia de los umbrales auditivos (0 dB nHL) fue
estimada por la promediación de los umbrales conductuales obtenidos de una muestra de 15 adultos
jóvenes con audición normal.
25
Procedimiento de registro
Los potenciales evocados auditivos (PEATC a click y
PEAee a MF) fueron obtenidos con el sistema AUDIX
(Neuronic S.A., Habana). El equipamiento consta de un
hardware especializado conectado a un ordenador
Pentium. La operación del sistema es controlada por un
softwareespecíficamente diseñado para la adquisición
y análisis de los potenciales evocados auditivos transitorios y de estado estable. Electrodos de disco de
Ag/AgCl fueron fijados con pasta electrolítica en la
frente (positivo), mastoides ipsilateral (negativo) y
mastoides contralateral (tierra). Los valores de impedancia fueron mantenidos por debajo de 5 k ohms.
Para registrar los PEAee a MF la actividad bioeléctrica fue amplificada con una ganancia de 100.000 y
filtrada entre 10 y 300 Hz. En cada potencial se coleccionaron 16 ventanas de registro de 8.192 muestras
cada una (digitalizadas en un período de muestreo de
1,37 ms) las cuales se trasformaron al dominio de la
frecuencia (utilizando la transformada rápida de Fourier calculada en línea) y se promediaron. El rechazo
de artefactos fue realizado con secciones de ventanas
más cortas de 512 puntos siempre que la actividad
excedía +/- 50 µV.
Para los registros transitorios de PEATC a click, la
actividad bioeléctrica fue amplificada con una
ganancia de 100.000 y filtrada entre 20 y 2.000 Hz.
En cada estudio fueron promediadas alrededor de
2.000 ventanas de 15 ms (200 puntos). Las ventanas
pares e impares fueron promediadas separadamente
(subpromedios) y visualizadas superpuestas para evaluar la replicabilidad.
Indicadores Estadísticos
Indicadores estadísticos para la detección automática de los PEAee:
1. T2 de Hotelling (T2H). La T2H evalúa las diferencias entre dos valores medios estimados (señal frente a
ruido) usando un coeficiente de máxima verosimilitud. Este indicador asume que la media del ruido es
diferente de cero y al mismo tiempo es diferente a la
media de la señal (fig. 1A). Una respuesta es juzgada
como significativamente diferente del ruido residual
con un criterio de p < 0,05. La fórmula exacta usada
se describe a continuación:
Rev Logop Fon Audiol 2007, Vol. 27, No. 1, 12-23
SAVIO LÓPEZ Y COLS.
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SAVIO LÓPEZ Y COLS.
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FRECUENCIASEVALUADA MEDIANTELA METODOLOGÍA ROC
donde: Re e Im significan parte real e imaginaria
del número complejo. Donde Ys es la componente
espectral donde se espera la señal y Yir son las componentes adyacentes, correspondientes al ruido.
2. T2 circular (T2C). Para calcular la T2C fueron
usadas la amplitud y la fase de los componentes de
la señal espectral siguiendo la metodología descrita
por Victor y Mast (1991). Esta prueba evalúa si un
grupo de componentes espectrales observados
(correspondientes a la respuesta) vienen de la
población de ruido (con media cero) (fig. 1B). El
indicador estadístico derivado de esta prueba tiene
la siguiente forma:
8.192 muestras
FFT
60
60
A
B
SEÑAL
RUIDO
1. Cociente de desviación estándar (SDR). El SDR
es un índice de la relación señal–ruido (fig. 2 A y B).
La fórmula usada fue:
Rev Logop Fon Audiol 2007, Vol. 27, No. 1, 12-23
16
FFT
T2C
Indicadores estadísticos para la detección automática de los PEATC:
X (t)
R (t)
donde: X (t) representa la norma del vector
promedio total y R (t)representa lo norma de la
referencia (+/-) promedio o nivel de ruido residual
(RNL, siglas en inglés).
2. Coeficiente de correlación (CCR). El CCR es un
indicador estadístico que mide replicabilidad entre
dos subpromedios (fig. 2C).
La fórmula usada para calcular este indicador fue:
donde: Y1 (t) y Y2 (t) son las réplicas o subpromedios yV1(t) y V2(t) representa la norma del vector; np es el número de puntos digitalizados en cada
forma de onda.
FFT
T2H
donde: Re e Im significan
parte real e imaginaria
—
del número complejo. Y es la media muestral y Yi se
refiere a una observación.
np
CCR = ⌺ Y1(t) * Y2(t) / V1(t)*V2(t)
t=1
16
FM
Figura 1
SDR =
1
Método para calcular los indicadores
estadísticos utilizados en la detección
de los potenciales evocados auditivos de
estado estable a múltiples frecuencias.
Para el cálculo del indicador T2H (A), la
señal fue llevada al dominio de la frecuencia aplicando la transformada
rápida de fourier (FFT, siglas en inglés)
sobre un barrido largo de 8.192 muestras. Los límites de confianza para estimar el ruido fueron de 60 componentes
espectrales a cada lado de la frecuencia
de modulación (FM). La prueba T2H mide
la diferencia entre el componente de
Fourier de la señal (a la FM) y la amplitud del ruido calculado en 60 puntos a
cada lado de la señal. El intervalo de
confianza del ruido no está centrado en
cero. Cuando la respuesta está presente,
el vector cae fuera del círculo. Para el
indicador estadístico T2C (B) el barrido
largo de 8.192 muestras fue dividido en
16 secciones (512 muestras), a cada una
de las cuales se les realizó la FFT. El intervalo de confianza fue estimado con los
16 componentes de Fourier a la FM.
Cuando existe respuesta, el gráfico
muestra el círculo representando el
intervalo de confianza desplazado fuera
del origen y cuando no existe respuesta
el círculo incluye el origen.
Curvas ROC
Las curvas ROC (sensibilidad frente a 1-especificidad) fueron calculadas por separado para cada uno
de los cuatro indicadores estadísticos utilizados en el
estudio. La sensibilidad fue definida como la probabilidad de clasificar correctamente a un registro como
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(+)
(–)
A
B
C
PE
Ref (+/–)
Subpromedio 1
Subpromedio 2
Figura 2
EFICIENCIA DELA DETECCIÓN AUTOMÁTICA DEPOTENCIALESEVOCADOSAUDITIVOSDEESTADO ESTABLEA MÚLTIPLES
FRECUENCIASEVALUADA MEDIANTELA METODOLOGÍA ROC
σ Ref (+/–) = RNL
σ PE
= SDR
σ Ref (+/–)
Correlación (Subpromedio 1
y Subpromedio 2) = CCR
Método para calcular los indicadores
estadísticos utilizados en la detección
automática de los potenciales evocados
auditivos de tronco cerebral (PEATC) a
click. En la parte superior de la figura (A)
se muestra esquemáticamente la obtención de la referencia (+/-). La referencia
(+/-) mide el nivel de ruido residual (RNL,
siglas en inglés) y fue calculada restando
el subpromedio par con polaridad normal y el subpromedio impar con polaridad invertida. En medio de la figura (B)
se representa la obtención del indicador
estadístico cociente de desviación
estándar (SDR) que está basado en la
división entre el módulo de la energía del
potencial evocado y el módulo de la
energía de la referencia (+/-). Si no existe
PEATC en el registro promedio y sólo hay
ruido residual, el SDRdebe estar cerca de
1. A medida que la señal sea mayor con
relación al ruido, el SDR debe crecer. La
parte inferior de la figura (C) muestra al
indicador estadístico coeficiente de
correlación (CCR), este mide la correlación entre dos réplicas obtenidas al promediar separadamente los subpromedios par e impar. Mientras más parecidos
sean (CCR cerca de 1), la probabilidad de
la respuesta es mayor.
positivo (sin respuesta), razón por la que también es
denominada índice de verdaderos positivos (aciertos).
La especificidad es la probabilidad de clasificar
correctamente un registro con respuesta (audición
normal). Corresponde a restar uno del índice de falsos
positivos. En cada curva ROC se consideran todos los
valores (entre el mínimo y el máximo) de cada indicador estadístico como los diferentes puntos de corte.
Se utilizó el área bajo la curva ROC como índice para
las comparaciones. El área fue calculada a través del
indicador estadístico no paramétrico de Wilcoxon, el
cual realiza una comparación entre todos los pares
posibles de sujetos en el subgrupo de verdaderos
27
positivos pκ y en el subgrupo de verdaderos negativos
qj, calculándose el área a través del promedio de la
función de asignación:
Ψ (qj pk) =
{
1, si qj < pk
0,5, si qj = pk
0, si qj > pk
en los datos (DeLong, DeLong y Clarke, 1988).
Usualmente cuando son comparadas dos curvas ROC
se selecciona la curva con mayor área bajo la curva.
Desde el punto de vista estadístico el problema es
analizar si las diferencias entre dos curvas se deben a
la variedad de muestreo o a la diferencia real entre
los métodos (Bacallao, 1997; Erdreich y Lee, 1981).
Para comparar las áreas entre dos curvas ROC medimos la hipótesis de que ambas tenían igual área. Para
esto usamos la prueba de DeLong y cols. (1988), la
cual está basada en un indicador estadístico que mide
las diferencias entre ambas áreas normalmente distribuidas.
Resultados
La figura 3 (A-B) compara la eficiencia de la
detección automática de los PEATC a click y de los
PEAee a MF (ambas respuestas de frecuencia [0,5 y 2
kHz] promediadas). Cada curva ROC representa uno
de los indicadores estadísticos utilizados. Nótese que
los indicadores empleados en la detección automática de los PEAee a MF (fig. 3A) resultaron más eficientes (mayor número de aciertos con pocas falsas
alarmas) que los utilizados para la detección automática de los PEATC (fig. 3B). Esto se aprecia en las curvas ROC de los PEAee que se encuentran mas alejadas
de la diagonal que las curvas ROC de los PEATC. Además, la mejor discriminación entre registros con y sin
respuesta se obtuvo utilizando la T2H. Obsérvese que
el indicador estadístico SDR que es una medida de la
relación entre señal y ruido resultó más eficiente que
el índice de replicabilidad de la respuesta (CCR). El
área exacta calculada bajo cada curva ROC se resume
en la tabla 1 confirmándose que los valores mayores
de área corresponden a la T2H y T2C seguidos en
orden decreciente por el SDR y el CCR.
Para evaluar si las diferencias observadas entre
las curvas ROC representan una diferencia real (estadísticamente significativa) en la eficiencia de cada
indicador estadístico, se utilizó la prueba de compa-
Rev Logop Fon Audiol 2007, Vol. 27, No. 1, 12-23
SAVIO LÓPEZ Y COLS.
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B
PEAee
1
T2H
T2C
0,6
0,4
0,2
0
SDR
CCR
0,8
Aciertos
Aciertos
0,8
A
PEATC
1
0,6
0,4
0,4
0,6
0,8
1
0
Rev Logop Fon Audiol 2007, Vol. 27, No. 1, 12-23
18
0,6
0,4
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
Curvas características de operación del
receptor (ROC) de los cuatro indicadores
estadísticos estudiados. Los gráficos
muestran por el eje Ylos verdaderos positivos (aciertos) y por el eje X los falsos
positivos (falsas alarmas), ambos representados como proporción. En el gráfico
(A) se muestran las curvas ROC superpuestas de los dos indicadores estadísticos (T2H y T2C) usados para la detección
automática de los potenciales evocados
auditivos de estado estable a múltiples
frecuencias (resultado de ambas frecuencias promediadas). El (B) corresponde a
los dos indicadores estadísticos (cociente
de desviación estándar y coeficiente de
correlación) usados para la detección
automática de los potenciales evocados
auditivos de tronco cerebral.
ración de áreas descrita por DeLong y cols. (1988)
bajo la hipótesis de que ambas curvas tenían igual
área. La tabla 2 resume los resultados de este análisis. Nótese que la detectabilidad alcanzada por la T2H
Tabla 1
0,8
2 kHz
1
T2H
T2C
0,8
0,6
0,4
0,2
0,2
0,4
0,6
0,8
1
Falsas alarmas
Falsas alarmas
Falsas alarmas
Figura 3
T2H
T2C
0,2
0,2
0,2
B
0,5 kHz
1
Aciertos
A
EFICIENCIA DELA DETECCIÓN AUTOMÁTICA DEPOTENCIALESEVOCADOSAUDITIVOSDEESTADO ESTABLEA MÚLTIPLES
FRECUENCIASEVALUADA MEDIANTELA METODOLOGÍA ROC
Aciertos
SAVIO LÓPEZ Y COLS.
Figura 4
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
Falsas alarmas
Curvas ROC de los indicadores estadísticos usados para la detección automática de los PEAee a múltiples frecuencias.
Los gráficos muestran por el eje Y los
verdaderos positivos (aciertos) y por el
eje X los falsos positivos (falsas alarmas), ambos representados como proporción. El panel (A) muestra las curvas
de operación del receptor (ROC) de los
dos indicadores estadísticos para la
detección de la respuesta a la frecuencia de 0,5 kHz. El panel (B) corresponde a
las curvas ROC de los indicadores estadísticos para la detección de la respuesta a la frecuencia de 2 kHz.
para la respuesta a 2 kHz fue significativamente
mayor que la de todos los demás indicadores. Por otra
parte, la detectabilidad global de la T2H (ambas frecuencias promediadas) fue superior a la de los dos
indicadores estadísticos del PEATC y esta diferencia
resultó también estadísticamente significativa.
Otro aspecto a evaluar en nuestro estudio es la
eficiencia relativa de la detección automática para las
Valores de área bajo las curvas características de operación del receptor de cada uno de los indicadores
estadísticos utilizados en la detección automática de los potenciales evocados auditivos de tronco
cerebral a click y de los potenciales evocados auditivos de estado estable a las frecuencias de 0,5 kHz,
2 kHz y el promedio de ambas.
Indicadores estadísticos
Técnica
PEATC
PEAee
Estímulo
T2H
T2C
SDR
CCR
Click
–
–
0,87
0,60
Tono AM 0,5 kHz
0,91
0,90
–
–
Tono AM 2 kHz
0,95
0,91
–
–
0,5 y 2 kHz
0,93
0,90
–
–
CCR: coeficiente de correlación (siglas en inglés); SDR: cociente de desviación estándar (siglas en inglés); T2C: prueba de T2 circular;
T2H: prueba de T2 de Hotelling; AM: amplitud modulada; PEATC: potenciales evocados auditivos de tronco cerebral; PEAee: potenciales
evocados auditivos de estado estable.
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EFICIENCIA DELA DETECCIÓN AUTOMÁTICA DEPOTENCIALESEVOCADOSAUDITIVOSDEESTADO ESTABLEA MÚLTIPLES
FRECUENCIASEVALUADA MEDIANTELA METODOLOGÍA ROC
dístico para estos puntos de corte. La tabla 3 muestra el porcentaje de acierto calculado por separado
para cada indicador con niveles fijos de falsas alarmas
de 10 % y 20 % respectivamente. Nótese que existe
una clara ventaja para la detección automática de la
respuesta de PEAee (a frecuencias graves y agudas)
para estos niveles de falsas alarmas. La detectabilidad alcanzada por el indicador estadístico de los
PEATC más eficiente (SDR) fue siempre inferior a la
alcanzada por el indicador menos efectivo de los PEAee
(T2C). Obsérvese además que con un 20 % de falsas
alarmas se puede llegar a detectar correctamente el
98 % de los registros de PEAee sin respuesta (daño
auditivo) en 0,5 kHz y el 100 % de los de 2 kHz, mientras que el PEATC sólo alcanza un 76 %.
Por último, la duración de la prueba de cribado se
evaluó también en forma comparativa para ambas
técnicas. Esta duración no incluye el tiempo de colocación de los electrodos que fue equivalente para los
PEATC a click y los PEAee a MF ya que se utilizó en
respuestas de los PEAee a frecuencias graves y agudas
(0,5 frente a 2 kHz). La figura 4 (A-B) muestra las curvas ROC calculadas por separado para cada indicador
estadístico y cada respuesta de frecuencia. Se puede
apreciar la elevada detectabilidad de los PEAee en
general donde todas las curvas se encuentran hacia
la esquina superior izquierda a mayor distancia de la
diagonal. Nótese también que las áreas bajo las curvas ROC de la respuesta de 0,5 kHz (figura 4A) fue
algo menor que las de 2 kHz (fig. 4B). En cada caso las
curvas de ambos indicadores (T2H y T2C) fueron muy
similares entre sí, con una ligera ventaja (más alejada
de la diagonal) para la T2H.
En general los programas existentes de cribado
auditivo se reportan como viables cuando alcanzan
una proporción de verdaderos positivos lo suficientemente alta, manteniendo los niveles de falsas alarmas entre 10 y 20 %. Por esta razón y con fines comparativos a lo publicado ya en la literatura, en este
trabajo se evaluó la eficiencia de cada indicador estaTabla 2
Valores de significación estadística de las diferencias del área bajo la curva característica de operación
del receptor entre los cuatro indicadores estadísticos estudiados para la detección de la respuestas de
potenciales evocados auditivos de tronco cerebral (PEATC) a click y de potenciales evocados auditivos de
estado estable (PEAee) a múltiples frecuencias. Las diferencias se midieron entre los valores de los
indicadores de los PEATC y los valores de los indicadores de los PEAee a la frecuencia de 2 kHz y al
promedio de ambas frecuencias (0,5 y 2 kHz).
T2C
T2H
SDR
CCR
2kHz
AF
2kHz
AF
2 kHz
AF
0,006
0,112
0,003
0,003
0,004
0,001
0,131
0,102
0,005
0,012
0,007
0,007
T2C
SDR
Tabla 3
Porcentaje de aciertos (detección correcta de niños con daño auditivo) al fijar un 10 y un 20 % de falsas
alarmas.
Prueba de cribado auditivo (% de aciertos)
PEATC a click
Falsas alarmas
PEAee – 0,5 kHz
PEAee – 2 kHz
CCR
SDR
T2C
T2H
T2C
T2H
10 %
29
56
62
74
68
100
20 %
38
76
91
98
97
100
PEATC: potenciales evocados auditivos de tallo cerebral; PEAee: potenciales evocados auditivos de estado estable; CCR: coeficiente de
correlación (siglas en inglés); SDR: cociente de desviación estándar (siglas en inglés); T2C: prueba de T2 circular; T2H: prueba de T2 de
Hotelling.
29
Rev Logop Fon Audiol 2007, Vol. 27, No. 1, 12-23
CCR: coeficiente de correlación (siglas en inglés); SDR: cociente de desviación estándar (siglas en inglés); T2C: prueba de T2 circular;
T2H: prueba de T2 de Hotelling; AF: ambas frecuencias promediadas (p < 0,05).
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EFICIENCIA DELA DETECCIÓN AUTOMÁTICA DEPOTENCIALESEVOCADOSAUDITIVOSDEESTADO ESTABLEA MÚLTIPLES
FRECUENCIASEVALUADA MEDIANTELA METODOLOGÍA ROC
ambos casos el mismo montaje. Como promedio la
duración de una prueba de cribado (ambos oídos y dos
frecuencias simultáneas) con PEAee fue de 5,35 (+/2,5) min con un tiempo mínimo de 2 min y un máximo
de 13 min. Por otra parte, la prueba de cribado de
PEATC a click se completó en un tiempo medio de 2,5
+/- 1,6 min (mínimo de 1 min y máximo de 6 min).
Rev Logop Fon Audiol 2007, Vol. 27, No. 1, 12-23
Discusión
20
Los resultados de este estudio demuestran una
clara ventaja para la detección automática de los
PEAee a MF en comparación con una técnica ya establecida como el PEATCa click. Utilizando la metodología de curvas ROC se pudo evidenciar que los indicadores estadísticos calculados para la identificación de
la respuesta de estado estable, muestran áreas bajo las
curvas significativamente mayores que los del PEATCa
click y, por tanto, resultan más eficientes. Asimismo la
proporción de registros sin respuesta (con daño auditivo) correctamente clasificados para niveles de falsas
alarmas fijos (de 10 y 20 %) fue significativamente
mayor para los PEAee a MF, llegando incluso a cifras
tan altas como 98 % y 100 % de aciertos. Por otra
parte, la variante de registro de PEAee que se empleó
aquí permitió una reducción considerable del tiempo
de la prueba (a unos 5 min como promedio) manteniendo una alta eficiencia en la detección de ambas
respuestas de frecuencia (graves y agudas).
Un primer aspecto a discutir se refiere a la mayor
efectividad de la detección automática del potencial
de estado estable con respecto al PEATC a click. Esto
pudiera atribuirse a la naturaleza periódica cuasisinusoidal de la respuesta de estado estable, que se
representa muy claramente en el dominio de la frecuencia como un componente espectral circunscrito
a la frecuencia de modulación. Esto a su vez pudiera
determinar que los indicadores estadísticos utilizados
(calculados también en el dominio de la frecuencia)
resulten más eficientes en la discriminación de registros con y sin respuesta. En contraposición, el análisis
y la descripción cuantitativa de una forma de onda
compleja como es el caso de la respuesta transitoria de
los PEATC a click, es más difícil y, por tanto, los indicadores de relación señal-ruido y de replicabilidad utilizados pueden ser relativamente menos eficientes.
Debemos analizar también los resultados obtenidos con las curvas ROC en el contexto de la literatura ya publicada al respecto. La metodología de curvas ROC ofrece una mayor precisión en la evaluación
de la eficiencia diagnóstica de una prueba y ha sido
utilizada con éxito para comparar la efectividad de
diferentes indicadores estadísticos tanto en la detección automática de los PEATC a click (Valdés y cols.,
1987; Norton, Gorga, Widen, Folsom, Sininger y
Cone-Weson, 2000) como en la de los PEAee (Valdés y
cols., 1997). Sin embargo, ninguno de estos estudios
ha comparado la eficiencia de ambas técnicas entre
sí, ni analiza su posible valor como prueba de cribado
auditivo. Por esta razón el análisis comparativo con la
literatura sólo puede hacerse por separado para cada
técnica y bajo ciertas limitaciones metodológicas.
Una primera referencia que analiza en forma
comparable la eficiencia de la detección automática
de los PEATC a click es el estudio de Valdés y cols.
(1987). Estos autores utilizan de forma pionera la
metodología de curvas ROC para evaluar la eficiencia de observadores humanos en la discriminación de
registros con y sin estímulo y la comparan con la
alcanzada por diferentes indicadores estadísticos calculados en el dominio del tiempo (CCR y SDR) y el de
la frecuencia (T2 reducida o T2R). Se encontró que el
indicador T2Rfue relativamente más eficiente (mayor
área bajo la curva ROC determinada por inspección
visual) seguido por el SDR y, en último lugar, (menor
eficiencia) el CCR. Nuestros hallazgos son consistentes con los de Valdés y cols. (1987) reflejando también
una ventaja para los indicadores de relación señal
ruido como el SDR con respecto a los basados en criterios de replicabilidad de la señal como el CCR. Quizás a intensidades cercanas al umbral, los criterios de
replicabilidad son menos apropiados para identificar
la respuesta que las diferencias de magnitud entre la
señal y el ruido residual.
Otro estudio más reciente de Norton y cols. (2000)
evaluó también con curvas ROC la eficiencia de los
PEATC a click en un programa de cribado neonatal
realizado en múltiples centros de los Estados Unidos.
En particular estos autores examinan la eficiencia de
un indicador estadístico de relación señal-ruido
desarrollado por Elberling y Don (1984) denominado
Fsp (single point F ratio, siglas en inglés) el cual es
similar al SDR utilizado en este trabajo. El área bajo
la curva ROC reportada por Norton y cols. (2000) de
0,83 fue, sin embargo, algo menor que la encontrada
aquí (SDR = 0,87). Esta discreta ventaja en nuestro
caso probablemente no resulte significativa ya que
existen diferencias de procedimiento y tamaño de
muestra entre ambos estudios que pudieran explicar
la discrepancia. Por una parte, hay diferencias en el
cálculo de la desviación estándar que se estima en un
solo punto para el Fsp y en toda la ventana de análisis del potencial para el SDR. Por otra parte, el tamaño
de la muestra que evaluaron Norton y cols. (2000) de
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FRECUENCIASEVALUADA MEDIANTELA METODOLOGÍA ROC
4.911 recién nacidos fue considerablemente mayor
que el nuestro.
Una posible limitación de nuestro estudio con
relación a los resultados de la detección automática
de los PEATC a click, es que sólo se evaluaron los indicadores SDR y CCR por razones pragmáticas, pues son
los que tiene implementado el equipo Audix. Pudiera
plantearse entonces que con indicadores calculados
en el domino de la frecuencia como la T2R propuesta
por Valdes y cols. (1987) la detección de los PEATC
sería quizás más efectiva. Sin embargo, no parece
muy probable teóricamente que las ventajas que
aporta el uso de la T2R para la identificación de los
PEATC a click, puedan sobrepasar la eficiencia alcanzada por los indicadores T2H y T2C en la detección
de los PEAee a MF. Se conoce que en las respuestas
transitorias (PEATC) los componentes espectrales de la
señal y el ruido se distribuyen en todas las regiones
del espectro (con mayor o menor energía) y hay, además, una superposición importante de ambos procesos. Por el contrario, los potenciales de estado estable quedan representados de forma más precisa y
circunscrita en el dominio de la frecuencia lo que
facilita una discriminación más eficiente de señal y
ruido. En cualquier caso, esto no se puede aclarar
ahora y habría que probarlo experimentalmente en
una futura investigación.
Con respecto a la detección automática de los
PEAee, varios estudios han evaluado la eficiencia
relativa de diferentes indicadores estadísticos (Picton
y cols., 1987; Dobie y Wilson, 1993). En general se
evidencia una aparente superioridad de los indicadores estadísticos basados en el análisis de amplitud y
fase de la señal como la magnitud de coherencia cuadrada (MSC, siglas en inglés) o la T2C sobre métodos
que sólo utilizan información de fase como la coherencia de fase (PC, siglas en inglés). Sin embargo,
hasta ahora no se habían reportado diferencias significativas en la efectividad relativa de los indicadores estadísticos de señal-ruido como la T2C, T2H y
MSC (Picton y cols., 1987; Valdés y cols., 1997). Nuestro estudio contradice en cierta medida estos hallazgos previos ya que sí se encontraron diferencias significativas entre el indicador T2H y el T2C, siendo más
eficiente el primero. Esto pudiera explicarse por las
mejores propiedades estadísticas de la prueba T2H. En
este caso, a diferencia de la T2C no se requiere que la
media del ruido sea cero, sino que se utiliza una estimación de la varianza del ruido calculada sobre 120
componentes espectrales a ambos lados de la señal.
Esta estimación del ruido es posible obtenerla aún
cuando el supuesto de media nula no pueda ser
garantizado (p. ej., cuando existe una contaminación
31
moderada del registro por artefactos). Otra ventaja
del indicador estadístico T2H sobre el T2C es que utiliza más puntos para estimar la varianza (120 puntos
de frecuencias adyacentes para el análisis contra sólo
16 en el caso del T2C). Esto incrementa los grados de
libertad de la prueba y, consecuentemente, aumenta
su precisión. El hecho de que Valdés y cols. (1997) no
hayan encontrado una superioridad para la T2H sobre
la T2C pudiera explicarse si se considera que estos
autores evaluaron una muestra mucho más pequeña
de registros (15 sujetos) y utilizaron métodos estadísticos diferentes para obtener y comparar las curvas
ROC (técnica de permutaciones e intervalos de confianza).
Debemos discutir también el posible valor de los
PEAee a MF para el cribado auditivo. En este sentido
una ventaja potencial de la prueba de PEAee a MF
radica en la posibilidad de detectar las pérdidas auditivas con predominio de las regiones de media y baja
frecuencia, que no se identifican con PEATC a click.
Resulta entonces importante analizar la efectividad
relativa de la detección automática encontrada para
cada respuesta de frecuencia estudiada. Nuestros
resultados indican que tanto la respuesta a frecuencias graves (0,5 kHz) como la de 2 kHz fueron detectadas eficientemente, mostrando áreas bajo las curvas superiores a las del PEATC a click. Esto sustenta el
valor de la técnica para el cribado infantil.
El hecho por otra parte de la menor detectabilidad
relativa de la respuesta de 0,5 kHz con respecto a la
de 2 kHz es consistente con lo reportado en la literatura y se ha atribuido a la naturaleza diferente del
patrón de activación coclear que genera cada respuesta (que puede ser más o menos sincrónico) y a las
propiedades intrínsecas de la respuesta de 0,5 kHz.
Otro aspecto importante a considerar para el
empleo de los PEAee a MF en los programas de cribado universal de pérdidas auditivas es minimizar la
duración de la prueba. El esquema propuesto de evaluación con PEAee (dos frecuencias a una intensidad
fija cercana al umbral) permitiría una caracterización
de la audición más precisa (frecuencia grave y aguda)
que los PEATC a click. Al mismo tiempo si se compara
con una electroaudiometría completa mediante
PEAee a MF (todas las frecuencias entre 0,5 y 4 kHz y
varios pasos de intensidad) cuya duración varía entre
20 min a 1 h (Perez-Abalo y cols., 2001; Luts y cols.,
2004; Luts, Desloovere y Wouters, 2006) se logra una
eficiencia en tiempo mayor con una duración media
en este caso de 5 min.
Así mismo, la duración de esta prueba simplificada
se mantiene en un rango comparable (e incluso
menor) que si se utilizan en combinación y de forma
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FRECUENCIASEVALUADA MEDIANTELA METODOLOGÍA ROC
secuencial dos registros de PEATC, uno a click y otro
con un estímulo tonal breve de baja frecuencia (ETB). La
duración en este caso puede estimarse a partir de los
reportes publicados con PEATC a ETB entre 10-15 min
aproximadamente (Hurley, Hurley y Berlin, 2005;
Johnson y Brown, 2005; Gorga y cols., 2006). Además,
la ventaja de usar PEAee a MF como prueba de cribado selectivo por frecuencia se ve potenciada por el
hecho de que la detección de la respuesta umbral se
puede realizar eficientemente con indicadores automáticos (como se demuestra en este trabajo). Por el
contrario la respuesta umbral de PEATC a ETB resulta
más difícil de identificar por inspección visual y es
menos susceptible de cuantificar eficientemente con
indicadores estadísticos.
Sin embargo, a pesar de los aspectos positivos
antes señalados la duración alcanzada con este
esquema simplificado de registro de PEAee a MFno se
compara aún con la reportada en el cribado universal con PEATC a click (entre 1,5 y 3 min) (Kennedy y
cols, 1991; Norton y cols., 2000) y, por tanto, la prueba debe continuar optimizándose. Existen en la actualidad un gran número de investigaciones dirigidas
a optimizar la relación señal-ruido para los PEAee a
MF ya sea a través de nuevos estímulos (que generen
respuestas de mayor amplitud) o con el uso de métodos más eficientes de extracción de la señal y reducción del ruido residual (Torres, 2005).
Finalmente, los resultados obtenidos en el presente
trabajo son prometedores en cuanto al uso de los
PEAee a MF a edades tempranas. En cualquier caso la
variante aquí propuesta de PEAee a MF por su mayor
selectividad de frecuencias y facilidad de automatización (pudieran ser usados por personal no experto)
constituye un complemento de gran valor en los programas de cribado infantil para: a) la confirmación
de los resultados obtenidos en la maternidad con OEA
o PEATC a click; b) la evaluación inicial de la audición
que se realice a nivel diagnóstico en el lactante y niño
pequeño y, c) como método de cribado en la atención
primaria de salud y/o a nivel de la comunidad.
Conclusiones
En este trabajo se demuestra mediante la metodología de las curvas ROC una ventaja significativa de
los indicadores estadísticos T2H y T2C utilizados para
la detección automática de los PEAee a MF con respecto a los empleados para la identificación automática de los PEATC a click (SDR y CCR). Las ventajas
para la automatización de las respuestas de estado
estable unido a su mayor selectividad de frecuencias
y a la reducción de tiempo que se alcanza con la
variante simplificada de la prueba, sugieren que esta
técnica pudiera ser de gran valor en los programas
de cribado temprano de pérdidas auditivas.
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Recibido: 29/08/06
Modificado: 06/11/06
Aceptado: 22/01/07
Rev Logop Fon Audiol 2007, Vol. 27, No. 1, 12-23
SAVIO LÓPEZ Y COLS.
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