O tempo de resposta verbal revela sonolência oculta em adultos mais velhos

Um novo estudo liderado pelos investigadores da UCLA mostra que o tempo de reação verbal (VRT), a quantidade de tempo que uma pessoa leva para responder verbalmente, pode ser um marcador de sonolência em adultos mais velhos. O estudo, que mediu os dados de voz dos participantes por meio de avaliações cognitivas padronizadas, mostra como a VRT pode detectar passivamente a sonolência excessiva, especialmente entre indivíduos mais velhos usando medicamentos sedativos.

O trabalho, “Prevendo sonolência subjetiva durante os testes cognitivos auditivos usando análise de sinalização de voz”, é publicada na revista Ciência e prática do sono.

A sonolência é um dos principais contribuintes para os riscos de segurança na vida cotidiana, mas geralmente é subnotificada ou despercebida, especialmente entre os idosos. A sonolência excessiva contribui para acidentes de veículo a motor, comprometimento cognitivo e quedas, especialmente em adultos mais velhos, usando medicamentos sedativos como agonistas do receptor de benzodiazepina (BZRAs). Os métodos atuais para avaliar a sonolência geralmente são intrusivos ou impraticáveis ​​para uso do mundo real. Este estudo fornece uma maneira escalável de detectar sonolência para ajudar a identificar indivíduos em risco antes que ocorram acidentes ou declínios de saúde.

Os pesquisadores estudaram adultos com 55 anos ou mais com histórico de insônia e uso de BZRA, recrutados a partir de um ensaio clínico depreciado. Os participantes concluíram os testes de memória por meio de um aplicativo móvel, que registrou suas respostas verbais. A equipe mediu o tempo de reação verbal (VRT), o atraso entre o início da gravação e a primeira palavra falada, comparando-a com a sonolência autorreferida pelos participantes.

Os pesquisadores então usaram ferramentas avançadas para estudar a ligação entre a rapidez com que as pessoas começaram a falar e como se sentiram sonolentas. Eles também testaram se um modelo de computador poderia prever com precisão a sonolência de alguém com base em sua voz.

O modelo previu com sucesso a sonolência dos participantes com base em suas gravações de voz. As pessoas que levaram mais tempo para começar a falar depois de um aviso também relataram se sentir mais sonolentas. O modelo de computador usado no estudo foi capaz de identificar corretamente diferentes níveis de sonolência com forte precisão, alcançando uma pontuação F1 de 0,80 ± 0,08. (A escore F1 é uma medida de quão bem o modelo balança a precisão e a consistência; 1.0 é perfeita e 0 significa que falhou.)

O método de análise de voz também detectou de maneira confiável quando alguém estava falando versus silencioso, com precisão de 92,5%. Os resultados sugerem que o tempo de voz pode ser uma maneira útil e de baixo efeito de monitorar a sonolência-especialmente fora dos contextos clínicos.

“Este estudo mostra que algo tão simples quanto a rapidez com que alguém começa a falar pode nos dizer muito sobre o nível de alerta”, disse o Dr. Tue T. Te, principal autor do estudo e pesquisador da Escola de Medicina David Geffen da UCLA e do sistema de saúde da VA Greater Los Angeles. “Ele abre a porta para usar a voz como uma ferramenta passiva e escalável para monitorar a sonolência durante as atividades diárias”.

A equipe planeja expandir essa abordagem para populações maiores e mais diversas e explorar a integração em tecnologias cotidianas, como smartphones e plataformas de telessaúde. Pesquisas futuras também podem investigar como os marcadores baseados em voz podem monitorar os efeitos dos medicamentos ou detectar sinais precoces de declínio cognitivo.