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A auto-modelagem em RV melhorou a gaguez conversacional mas teve efeitos limitados na fala dirigida e na ansiedade
Como foi avaliado
Série de casos com três participantes; efeitos diferenciais entre tipos de desfecho. Ilustra a aplicação clínica; não permite estabelecer efeitos.
As avaliações utilizam um esquema simplificado de quatro níveis (Elevada, Moderada, Baixa, Muito baixa), inspirado no GRADE working group. Saiba mais sobre como os estudos são avaliados.
Três adultos que gaguejam visualizaram imagens editadas em RV de 360 graus de si próprios a falar fluentemente. Todos mostraram reduções clinicamente significativas na gaguez conversacional (não dirigida). No entanto, os efeitos na fala dirigida foram variáveis e os efeitos do tratamento na ansiedade foram limitados - a ansiedade de um participante aumentou efetivamente. A recolha de dados ocorreu durante a pandemia de COVID-19 e um período de agitação social, fatores que o autor identifica como confundidores.
Uma série de casos com três participantes que sugere que a auto-modelagem em RV pode ser viável para o trabalho com gaguez. Os efeitos foram fortes na fala conversacional mas limitados na fala dirigida e na ansiedade; o design de estudo de casos não permite estabelecer efeitos.
Principais conclusões
- Gaguez conversacional (não dirigida): PND 93,75% / 95,83% / 100% - reduções uniformemente grandes e clinicamente significativas nos três participantes
- Fala dirigida: PND 90% / 100% / 100% - mas o Participante 1 apresentou variabilidade e tendência ascendente nas fases de intervenção/seguimento que excedeu a linha de base, tornando este resultado questionável
- Ansiedade de estado (STAI Y-1): PND 13,33% / 4,55% / 100% - apenas o Participante 3 mostrou redução significativa da ansiedade; a ansiedade do Participante 1 aumentou durante a intervenção
- Satisfação do cliente (CSQ-I): o Participante 1 estava menos satisfeito; o Participante 2 mostrou sentimentos mistos; apenas o Participante 3 estava uniformemente satisfeito
- Dados recolhidos durante a pandemia de COVID-19 e um período de agitação social - o autor nota explicitamente que estes acontecimentos provavelmente influenciaram as leituras de ansiedade e os desfechos
Contexto
A auto-modelagem - assistir a vídeo editado de si próprio a desempenhar uma competência com sucesso - tem uma longa base de evidência em áreas como o desporto e o desenvolvimento de competências sociais. A investigação anterior de Cream e colegas mostrou que a auto-modelagem por vídeo tradicional poderia melhorar a autoperceção de pessoas que gaguejam, mas esses vídeos eram planos e visualizados num ecrã normal. Esta dissertação doutoral questionou se imergir alguém em imagens de RV de 360 graus de si próprio a falar fluentemente poderia produzir efeitos ainda mais pronunciados.
O que os investigadores fizeram
Três adultos que gaguejam foram filmados a falar em situações pessoalmente significativas e desafiantes - os tipos de contextos quotidianos onde a gaguez tipicamente aumentava. As imagens foram cuidadosamente editadas para remover momentos de gaguez, criando vídeos de RV em 360 graus que mostravam cada pessoa a comunicar fluentemente. Os participantes visualizaram estes vídeos através de um headset Oculus Go em casa durante uma série de sessões. Todo o processo foi administrado remotamente, sem necessidade de envolvimento clínico presencial. A frequência de gaguez foi medida repetidamente antes, durante e após o período de visualização, utilizando um design de múltiplas linhas de base.
O que descobriram
Os efeitos variaram de forma significativa entre tipos de desfecho - uma distinção que o resumo da dissertação enuncia diretamente: «todos os participantes demonstraram reduções clinicamente significativas na gravidade da gaguez conversacional, no entanto foram encontrados efeitos de tratamento limitados nos dados de fala dirigida e de ansiedade.»
A gaguez conversacional (não dirigida) foi o sucesso mais claro: valores PND de 93,75%, 95,83% e 100% nos três participantes indicam reduções uniformemente grandes e fiáveis. A fala dirigida mostrou resultados mais variáveis: os dados do Participante 1 apresentaram alta variabilidade com uma tendência ascendente que excedeu os níveis da linha de base durante as fases de intervenção e seguimento, tornando esse resultado questionável; os Participantes 2 e 3 mostraram PND de 100%.
Os resultados de ansiedade de estado foram muito desiguais: apenas o Participante 3 mostrou redução significativa (PND 100%). A ansiedade do Participante 1 aumentou efetivamente durante a intervenção (PND 13,33%). O Participante 2 mostrou alteração mínima (PND 4,55%). A satisfação do cliente seguiu um padrão semelhante - apenas o Participante 3 estava uniformemente satisfeito; os Participantes 1 e 2 tiveram experiências mais mistas.
De forma importante, a recolha de dados ocorreu durante a pandemia de COVID-19 e um período de agitação social significativa nos Estados Unidos. O autor identifica explicitamente estes acontecimentos externos como prováveis confundidores, particularmente para os dados de ansiedade, uma vez que os participantes relataram que estes acontecimentos afetaram o seu estado emocional durante o período do estudo.
Por que isso importa
Este estudo é valioso precisamente porque reporta resultados mistos de forma honesta. Os efeitos fortes na fala conversacional sugerem que a auto-modelagem em RV pode mudar de forma significativa a comunicação do dia a dia. Os efeitos limitados e variáveis na ansiedade e na fala dirigida proporcionam uma calibração importante para as expectativas clínicas. O modelo de aplicação remota - headset Oculus Go em casa sem presença do clínico durante as sessões - demonstra viabilidade prática, mas a variabilidade entre participantes na resposta da ansiedade sugere que nem todas as pessoas que gaguejam beneficiarão igualmente desta abordagem.
Limitações
Com apenas três participantes, os resultados não podem ser generalizados. O seguimento de uma semana é demasiado curto para avaliar a durabilidade. O contexto da COVID-19 e da agitação social é um confundidor reconhecido. O processo de edição para criar imagens fluentes em RV requer esforço especializado. A resposta inconsistente do Participante 1 entre tipos de desfecho levanta questões sobre os fatores individuais que moderaram a resposta ao tratamento.
Implicações para a prática
A auto-modelagem em RV oferece uma abordagem breve, auto-administrada e domiciliária que não requer envolvimento clínico intensivo - uma vantagem significativa para a prestação de serviços por telessaúde.
Cite este estudo
Se referenciar este estudo no seu trabalho, estes são os formatos de citação canónicos:
@article{deleyertiarks2020,
author = {deLeyer-Tiarks, J.},
title = {Virtual Reality Self-Modeling as an Intervention for Stuttering},
journal = {Doctoral Dissertations, University of Connecticut},
year = {2020},
url = {https://withvr.app/pt/evidence/studies/deleyer-tiarks-2020}
}TY - JOUR
AU - deLeyer-Tiarks, J.
TI - Virtual Reality Self-Modeling as an Intervention for Stuttering
JO - Doctoral Dissertations, University of Connecticut
PY - 2020
UR - https://withvr.app/pt/evidence/studies/deleyer-tiarks-2020
ER - Conhece investigação que devesse constar nesta base? Se um estudo relevante revisto por pares não estiver aqui listado, envie a referência para hello@withvr.app. A base é mantida atualizada à medida que a literatura cresce.
Financiamento e independência
Sem envolvimento da withVR BV no financiamento, no design do estudo ou na autoria. Resumo preparado de forma independente pela withVR utilizando o artigo publicado.