Conducta suicida, riesgo suicida y los parámetros acústicos de la voz y el habla. Revisión sistemática

Suicidal behavior, suicide risk and the acoustic parameters of voice and speech. A systematic review.

De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (OMS, 2021), cada año cerca de 700000 personas se suicidan y muchas más intentan hacerlo. El suicidio es una tragedia que afecta a familias, comunidades, países y tiene efectos duraderos (OMS, 2021). El suicidio se puede producir a cualquier edad y, en el año 2016, fue la segunda causa principal de defunción en el grupo etario de 15 a 29 años en todo el mundo y para los jóvenes de edades comprendidas entre los 15 y los 19 años, el suicidio es la cuarta causa de muerte (OMS, 2021).

La conceptualización de la conducta suicida no es una tarea sencilla, con respecto a esto O’Carroll et al. (1996) desarrollaron una nomenclatura que es una de las más operativas y en ella distingue entre la ideación suicida, conducta instrumental, intento de suicido y suicidio consumado. Más tarde, Silverman et al. (2007) incorporaron una nueva categoría denominada comunicación suicida, que incluye la amenaza y el plan suicida. En esta nueva nomenclatura se incorpora: 1) Ideación suicida que se refiere a pensamientos sobre la voluntad de quitarse la vida, 2) Comunicación suicida que es el acto de transmitir la intención de querer morir, 3) Conducta suicida que incorpora una conducta potencialmente lesiva, autoinfligida con deseo de acabar con su vida.

Asociado a lo anterior es posible destacar un concepto denominado “riesgo suicida”, que se entenderá como la probabilidad de que un individuo realice un intento suicida. Con respecto a esto es importante mencionar que, desde la Teoría Ideación Acción, el riesgo de suicidio posee propiedades tanto estables como dinámicas, una suposición que implica un curso temporal no lineal (Miller, 2018).

En este sentido, es necesario mencionar que existen distintos factores de riesgo que al estar presentes influyen de forma característica en el individuo provocando un aumento del riesgo suicida. Estos factores se pueden categorizar de diversas maneras: entre ellas se tienen factores biológicos, genéticos, psicológicos, socioeconómicos y culturales. El más importante corresponde al intento de suicidio previo (Organización Panamericana de Salud, 2021). Sin embargo, a medida que una persona presenta más factores de riesgo, en conjunto y considerando factores fijos y variables, aumenta la probabilidad de que tenga conducta suicida. En base a lo anterior, se puede afirmar que la conducta suicida no representa una conducta aleatoria debido a que, hasta cierto punto, se puede predecir e intervenir al identificar los factores de riesgo y los factores protectores.

En cuanto a los resultados de los once estudios, siete corresponden a estudios observacionales (no experimentales), siendo en su mayoría de corte transversal, los cuatro estudios restantes poseen un diseño experimental. En cuanto a los objetivos de los artículos estos se orientaron a evaluar diferencias en los parámetros de la voz y del habla y también en cómo estos parámetros pueden representar medidas de clasificación para sujetos con riesgo suicida. La población de estos estudios incluye mayoritariamente personas adultas entre 18 y 65 años, con ideación suicida, intento suicida reportado y riesgo suicida (Tabla 1).

En los estudios analizados se puede observar el uso de diversas tareas de evaluación, tales como habla espontánea (Akkaralaertsest & Yingthawornsuk, 2019; France & Shiavi, 2000; Ozdas, Shiavi, Wilkes, et al., 2004), entrevista (Figueroa et al., 2020; Hashim et al., 2016; Ozdas et al., 2000; Parekh & Patil, 2017; Scherer et al., 2013; Subari et al., 2010; Suwannakhun & Yingthawornsuk, 2019; Yingthawornsuk, 2016; Yingthawornsuk & Shiavi, 2008), conversación (Ozdas, Shiavi, Wilkes, et al., 2004), lectura de texto (Burke et al., 2019; Hashim et al., 2016; Yingthawornsuk & Shiavi, 2008), emisión de vocal /a/ (Figueroa et al., 2020). Además, es posible observar que en algunos de estos artículos se utiliza una tarea aislada y en otros se presentan de manera combinada. De lo anterior se extrae que las tareas más utilizadas son la de libre expresión como la entrevista y la lectura de texto (Tabla 2).

De acuerdo con los métodos de análisis, se observó que son bastante heterogéneos, en tanto cada uno evidencia una metodología en particular. Estos métodos se pueden clasificar en dos grandes grupos: a) aquellos que buscan establecer diferencias contrastando medidas acústicas y b) aquellos que utilizan sistemas de clasificación para el riesgo suicida.

En el primer grupo se utilizó mayormente la medición y el análisis de parámetros acústicos a través de programa Praat o N power (Figueroa et al., 2020; France & Shiavi, 2000), análisis espectral (Ozdas, Shiavi, Silverman, et al., 2004) y modelo de mezcla Gaussiana (Yingthawornsuk & Shiavi, 2008).

Tabla 1
Resumen de los artículos en población con conducta suicida

Tabla 2
Resumen de la asociación entre los parámetros acústicos y conducta suicida.

Nota *p< .05, **p<.01

El segundo grupo estableció sistemas de clasificación a través de la utilización de diversos softwares tales como opensmile, COVAREP, Matlab y también utilizaron técnicas de digitalización, predicción lineal y algoritmos, entre otras (ver Tabla 2).

Con respecto a los estudios analizados, es importante mencionar que todos ellos utilizan como criterio de inclusión el riesgo suicida. Sin embargo, no todos son muy claros con respecto al tipo de conducta suicida que incluyeron en el estudio. En muchas de las investigaciones revisadas, el riesgo suicida estuvo vinculado al reporte de intentos suicidas previos, ya sea en las últimas horas, días o semanas. En cuanto al análisis que utilizan, es posible observar parámetros acústicos de la voz, del habla, prosódicos, sistemas de probabilidades, coeficientes mel-cepstrales y entropías de sub-banda.

Los parámetros acústicos de la voz y el habla más destacados son: Jitter, Frecuencia Fundamental (F0) y formantes (Figueroa et al., 2020; France & Shiavi, 2000; Ozdas et al., 2000; Ozdas, Shiavi, Silverman, et al., 2004; Scherer et al., 2015). En relación al Jitter, se observó que este es más alto en personas con ideación suicida (Figueroa et al., 2020; Ozdas et al., 2000; Ozdas, Shiavi, Silverman, et al., 2004). La frecuencia fundamental (F0) presentó una disminución en sujetos con ideación suicida (Figueroa et al., 2000) y respecto a los formantes, se encontró que F1, F2 y F3 presentan un aumento tanto en hombres como mujeres con depresión (France & Shiavi, 2000) y una disminución de F1 y F2 en sujetos con ideación suicida (Figueroa et al., 2000).

Dentro de los sistemas de clasificación, fue posible observar que algunos de ellos presentan porcentajes cercanos al 90% (Ozdas et al., 2000; Ozdas, Shiavi, Wilkes, et al., 2004) obteniendo una alta precisión para la clasificación de personas con riesgo suicida (ver Tabla 2).

El objetivo de esta revisión fue determinar la relación entre riesgo y/o conducta suicida y los parámetros acústicos de la voz y el habla que incidirían en éstas. A través de los resultados de esta investigación, fue posible observar una relación entre las variables anteriormente descritas. Sin embargo, de los resultados obtenidos en estas investigaciones se sugiere que existen diferencias en el tipo de parámetros utilizados y también en el tipo de conducta suicida asociada al riesgo, puesto que en algunos estudios se incorporó a personas con riesgo medidos a través de intentos suicidas, ideación e ideación y depresión. Esto es importante ya que algunas de estas condiciones podrían manifestarse de manera distinta en los hallazgos de voz y habla. Es por ello que se sugiere en investigaciones futuras categorizar el riesgo en función del tipo de conducta suicida, en tanto podría ser un elemento clarificador para los sistemas de predicción del riesgo suicida.

Por otro lado, también es necesario considerar modelos teóricos que permiten entender qué es lo que lleva a una persona a cometer suicidio. En este sentido, Joiner (2005) desarrolló la Teoría Interpersonal del Suicidio, esta teoría vincula el deseo suicida con la presencia de factores interpersonales, tales como: la falta de pertenencia, la sensación de ser una carga significativa para otros y la capacidad adquirida de llevar a cabo el suicidio. De esta manera, dicho autor declara que las personas que sienten el deseo de suicidarse y además han desarrollado la capacidad de hacerlo serán las que lleven a cabo intentos de suicidio con mayor letalidad y tengan más posibilidades de morir por esa causa (Chu et al., 2017). Vinculando esta idea al uso de tecnologías predictivas, Joiner et al. (2021) plantea que en ausencia de la teoría existe una escasa capacidad para darse cuenta si el modelo logra identificar con precisión aquellos constructos que se desean medir, por lo que resultaría insuficiente para predecir el suicidio en lo seres humanos. Es por ello, que consideramos que los métodos objetivos de valoración de riesgo debiesen contemplar el modo en el que influyen las distintas conductas y el análisis de los factores fijos y variables a los métodos de valoración predictiva. Ya que, de ese modo, se lograría un modelo más robusto orientado a determinar de qué forma los distintos factores inciden en las variaciones de parámetros biológicos de voz y habla, lo que se traduciría en valores con un mayor nivel de sensibilidad, especificidad, valores predictivos positivos y negativos.

Otro hallazgo de importancia es que existen múltiples tareas para evaluar la voz y el habla en el riesgo suicida, siendo las tareas de libre expresión y lectura de texto las más utilizadas. En este sentido, Jiang et al. (2017) plantean que, si bien estas tareas son las más efectivas, existen diferencias en cuanto al sexo, siendo la tarea de descripción de imágenes la que muestra mejores resultados en el sexo masculino y la tarea de libre expresión mejores resultados en el sexo femenino.

Por su parte Mitra et al. (2015) plantean en su estudio que las tareas de lectura y de libre expresión se comportan de manera diferente, coincidiendo con el resto de los autores en que la mejor tarea es la de libre expresión (Figueroa et al., 2020; Hashim et al., 2016; Jiang et al., 2017, 2018; Mitra et al., 2015; Ozdas et al., 2000; Parekh & Patil, 2017; Scherer et al., 2013, 2015; Subari et al., 2010; Suwannakhun & Yingthawornsuk, 2019; Tonn et al., 2020; Yingthawornsuk, 2016; Yingthawornsuk & Shiavi, 2008; Zhang et al., 2020). Esta información es de utilidad, ya que nos indica que en las evaluaciones debemos incluir, por lo menos, una tarea de libre expresión, lectura de texto y/o descripción de imágenes.

Otro aspecto relevante guarda relación con la heterogeneidad de los métodos y unidades de análisis de datos de voz y habla en el riesgo suicida. Para clarificar un poco esta idea es posible agrupar en a) Métodos basados en diferencias de parámetros y b) Métodos predictivos del riesgo suicida. Asimismo, los estudios que contrastaron medidas basadas en el análisis de parámetros acústicos, los parámetros usados frecuentemente fueron: 1) F0, 2) Jitter y 3) Formantes. France y Shiavi (2000) plantean que en estudios anteriores se han identificado estos parámetros vocales como posibles señales de depresión y que existe evidencia de que estos parámetros pueden usarse para la detección de la depresión y tendencias suicidas.

Por otra parte, aquellos estudios que consideraron métodos predictivos del riesgo suicida, denotaron una falta en la estandarización de las técnicas para extraer determinadas características de la voz como frecuencia fundamental, formantes, Jitter y MFCC y cada estudio combinaba de manera distinta estos parámetros. Aun así, muchos obtuvieron altos porcentajes de precisión para distinguir a personas con riesgo suicida y sintomatología depresiva. Esto se refleja en los hallazgos obtenidos por Kiss y Vicsi (2017), quienes aplicaron sistemas de clasificación en tres grupos de personas de diferentes países obteniendo resultados con una alta precisión, por lo que además podrían ser probados en varios idiomas. Esto indica que independientemente del método, incluso aplicándolos de manera combinada, estos parámetros podrían presentar una oportunidad para ser utilizados en la evaluación remota del riego suicida.

Apoyando esta idea Alghowinem et al. (2013) plantean que las variaciones en algunos parámetros de voz y habla han entregado información importante para la detección de crisis suicidas y estados depresivos, estableciendo indicadores para los profesionales de la salud que deben tener en cuenta. Lo anterior coincide con los resultados encontrados, en donde France y Shiavi (2000) plantearon que las características derivadas de las mediciones de densidad espectral de intensidad y formantes son los mejores discriminadores entre el habla deprimida y suicida, tanto en el sexo femenino como en el masculino. Ozdas et al. (2000) mostraron una tendencia significativa de aumento a corto plazo del Jitter para el habla de sujetos suicidas. Scherer et al., (2015)indicaron quela reducción del rango de F0 en la producción de vocales caracteriza el habla conversacional de las personas con depresión, así como con tendencias suicidas. Figueroa et al. (2000)demostraron que la frecuencia fundamental (F0), los formantes (F1, F2) y Jitter, son los que mayoritariamente vinculan la presencia de ideación suicida en hombres y mujeres. Lo mencionado anteriormente, permite demostrar que los parámetros acústicos de la voz guardan relación con el riesgo suicida, por lo que sería importante considerar su medición en los protocolos de prevención y seguimiento de pacientes con riesgo como un indicador que apoye otro tipo de sistemas de evaluación.

Con respecto a esto, es importante subrayar que a diferencia de muchos procedimientos que evalúan fenómenos relativamente estables, todavía no se posee una sola prueba o grupo de pruebas que identifique con precisión el surgimiento de una crisis suicida (Fowler, 2012). Por el contrario, existe una amplia variabilidad en la medición del comportamiento suicida, demostrando que no existe un consenso de cómo evaluarla. Es por ello que desarrollar nuevos sistemas de evaluación y conocimiento en la población podría contribuir a la disminución de la conducta suicida (Zalsman et al., 2016). En este sentido, este estudio aporta conocimiento a los criterios de evaluación del riesgo suicida, entregando información para la creación de un protocolo aplicable en diversos contextos clínicos.

Con respecto a las limitaciones de este estudio, es importante mencionar que se consideró como criterio de inclusión la conducta suicida. Sin embargo, en muchos estudios no había una forma unificada para evaluarla, esto es importante ya que la conducta suicida engloba un amplio espectro de conductas que podrían tributar de manera diferenciada a la valoración del riesgo suicida. Esto a su vez podría traducirse en hallazgos diferenciados en cuanto a la voz y el habla.

Por último, es importante mencionar que la pandemia de COVID-19 ha creado profundos desafíos para los sistemas de atención médica en todo el mundo. En este sentido, se espera que producto de esta situación se incrementen los problemas de salud mental, lo que probablemente genere un aumento de los suicidios a mediano o largo plazo. Esto obliga a los profesionales de la salud a encontrar nuevas formas de brindar servicios de salud mental, siendo necesaria la atención a través de la telemedicina, poniendo a disposición recursos emergentes relacionados con el suicidio (Brown et al., 2020). Por ello, contar con sistemas que permitan monitorear la salud mental de manera dinámica por medio de una plataforma tecnológica o una llamada telefónica, representa una oportunidad de acción desde las ciencias del habla en el marco de la prevención del suicidio contribuyendo, de esta forma, a las políticas públicas vinculadas a la salud mental.

Citar este artículo como: Coliñir Olea, N.; Figueroa Saavedra, C.; & Jara Cabrera, G. (2023). Conducta suicida, riesgo suicida y los parámetros acústicos de la voz y el habla. Revisión sistemática. Revista Argentina de Ciencias del Comportamiento, 15(2), 1-14.

https://revistas.unc.edu.ar/index.php/racc/article/view/34361 (pdf)

Los autores agradecen a Andrés Fernando Benítez Concha por su aporte en la revisión de este manuscrito.

Esta investigación fue financiada por el programa de iniciación científica y el Proyecto GENERA UA-2019-004 de la Universidad Autónoma de Chile.