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Investigando el discurso interno de las personas que tartamudean: Evidencia a favor (y en contra) de la hipótesis de reparación encubierta
Paul H. Brocklehurst, Martin Corley
Resumen
En su Hipótesis de Reparación Encubierta, Postma y Kolk (1993) sugieren que las personas que tartamudean hacen un mayor número de errores de codificación fonológica, que se detectan durante la monitorización del habla interior y se reparan, con disfluencies tartamudos como consecuencia. Aquí, reportamos un experimento que documenta la frecuencia con la que se cometen tales errores. Treinta y dos personas que tartamudean (PWS) y treinta y dos controles normalmente fluidos, emparejados para la edad, el género y la educación, recitaron tonguetwisters y se auto-informaron de cualquier error que ellos mismos percibieron haber hecho. En el 50% de los ensayos, los tonguetwisters se recitaron en silencio y se detectaron errores en el habla interna. En comparación con los controles, PWS produjo significativamente más errores de inicio de palabra y de orden de palabra. Crucialmente, esta diferencia se encontró tanto en el habla interna como en el discurso abierto. La comparación de las calificaciones de los experimentadores y las propias calificaciones de los participantes de su discurso abierto reveló niveles similares de precisión en los dos grupos, descartando una sugerencia de que PWS simplemente eran más sensibles a los errores que cometieron. Sin embargo, la frecuencia de los errores del habla interna de los participantes no se correlacionó con sus puntajes de SSI4, ni con otras dos medidas de la severidad tartamuda. Nuestros hallazgos apoyan la afirmación de Postma y Kolk de que, cuando la velocidad del habla se mantiene constante, PWS hace, y por lo tanto detectar, más errores de codificación fonológica. Sin embargo, no apoyan la hipótesis de que las disfluencias tartamudas en el discurso cotidiano provienen de reparaciones encubiertas de errores de codificación fonológica.
Resultados del aprendizaje: Los lectores aprenderán sobre tres teorías psicolingüísticas actuales de la tartamudez, y cómo los errores del habla provocados durante la recitación de tonguetwister se pueden utilizar para explorar las controversias que existen en torno a: (a) Si las personas que tartamudean son más propensas a cometer errores de producción de lenguaje; y (b) La medida en que las disfluencias tartamudas surgen de reparaciones encubiertas de errores de producción de lenguaje.
Introducción
1.1. Producción lingüística en personas que tartamudean
El ICD9 (Organización Mundial de la Salud, 1977, p. 202), definió el tartamudeo como 'trastornos" en el ritmo del habla en el que el individuo sabe exactamente lo que quiere decir pero en ese momento no puede decirlo debido a una repetición involuntaria, prolongación o cese de un sonido'. Aunque esta definición ha sido reemplazada, refleja una creencia continua entre muchos profesionales que se especializan en tartamudear que las personas que tartamudean (PWS) no tienen dificultad para formular en sus mentes (en el habla interior) las palabras que quieren decir, pero encuentran dificultad cuando intentan expresar esas palabras en voz alta. A primera vista, esto parecería una suposición razonable, ya que los PWS generalmente no informan haber experimentado ninguna dificultad para formular lo que quieren decir. Sin embargo, existe un cuerpo sustancial de evidencia experimental que sugiere que PWS tarda más en codificar sus expresiones, y parece probable que sus habilidades de codificación del lenguaje puedan estar sobrecargadas por las presiones de tiempo inherentes a muchas situaciones cotidianas del habla. Sin embargo, es menos claro si el discurso interno formulado por PWS es cualitativamente diferente al de las personas que no tartamudean (PNS). En el presente artículo, presentamos un experimento diseñado para investigar el habla interna de PWS, determinando si cometen más errores de codificación que PNS. Para aclarar cómo surge esta pregunta y por qué es relevante para la comprensión de la tartamudez, comenzamos con una descripción general de la evidencia de deterioro de la producción del lenguaje en PWS y un esbozo de tres hipótesis psicolingüísticas que proponen diferentes explicaciones de cómo tal deterioro puede resultar en la Dis fl uencias características de la tartamudez.
1.2. Evidencia de deterioro de la codificación del lenguaje en PWS
Muchos estudios que han comparado las expresiones espontáneas de los niños que tartamudean (CWS) y los controles de la misma edad han encontrado evidencia consistente con una interpretación de desarrollo fonológico retrasado / desordenado o habilidades de codificación más débiles en CWS (ver Nippold, 1990, 2001 para revisiones). Sin embargo, debido a que el habla espontánea refleja las contribuciones combinadas de una variedad de factores (lingüísticos y motores), y debido a que las personas que tartamudean tienen una tendencia a evitar el uso de sonidos y palabras con las que han experimentado dificultades en el pasado, ha sido difícil precisar exactamente qué es lo que da lugar a tales diferencias de rendimiento. De manera similar, el descubrimiento de que los PWS suelen ser más lentos que los controles de edad en las tareas de denominación de imágenes (p. Ej. Bernstein Ratner, Newman y Strekas, 2009; Newman y Bernstein Ratner, 2007 ), puede reflejar un acceso léxico más lento o respuestas motoras más lentas.
Varios estudios también han demostrado que los eventos de tartamudeo parecen estar determinados lingüísticamente. Por ejemplo, es más probable que la tartamudez ocurra en estructuras gramaticales más complejas ( Kadihani fi y Howell, 1992; Logan y Conture, 1997; Melnick y Conture, 2000; Ratner y Sih, 1987; Yaruss, 1999 ); en palabras de menor frecuencia ( Anderson, 2007; Hubbard y Prins, 1994; Newman y Bernstein Ratner, 2007; Palen y Peterson, 1982 ); en asociación con errores (no sistemáticos) de codificación fonológica ( Yaruss y Conture, 1996 ); y en grupos de consonantes iniciales de palabras mal articulados ( Wolk, Blomgren y Smith, 2000 ). Pero dado que la complejidad articulatoria tiende a covariar con estos factores lingüísticos, el cuadro causal no ha quedado claro.
Una evidencia algo más confiable de codificación del lenguaje lenta o deteriorada en PWS proviene de una serie de estudios de cebado y monitoreo de fonemas, que se describen a continuación, todos los cuales controlan cualquier posible influencia de los factores articulatorios en las latencias de respuesta mediante el uso de paradigmas de medidas repetidas en que las respuestas motoras requeridas de los participantes siguen siendo idénticas en todas las condiciones.
Dos estudios de priming de estructura de oraciones han producido evidencia de codificación sintáctica lenta. En estos estudios, los niños ( Anderson y Conture, 2004 ) y adultos ( Tsiamtsiouris y Cairns, 2009 ) describieron imágenes de acción inmediatamente después de escuchar expresiones que contenían estructuras sintácticas que eran similares o diferentes a las requeridas para sus propias emisiones. En ambos estudios, las latencias de inicio del habla de los participantes que tartamudean fueron más largas en ausencia de priming, pero la diferencia entre los dos grupos se redujo significativamente cuando se usaron primos sintácticamente similares, lo que sugiere que la codificación sintáctica es más lenta y quizás menos robusta en PWS.
Los primeros estudios que investigan el acceso léxico han producido resultados menos claros. En un estudio, Pellowski y Conture (2005) encontraron que cuando los jóvenes CWS y controles emparejados con la edad realizaban una tarea de nombrar imágenes en la que palabras semánticamente relacionadas o no relacionadas se presentaban en auditorio justo antes de la presentación de imágenes, las latencias medias de inicio del habla de los controles se acortaron mediante primos semánticos, mientras que las de CWS aumentaron. Sin embargo, en un estudio posterior, comparando los efectosde diferentes tipos de primos léxicos/semánticos, Hartfield y Conture (2006) encontraron que, en CWS, los primos relacionados funcionalmente con las palabras objetivo interferían significativamente menos que los que estaban relacionados físicamente. Hartfield y Conture (2006) concluyeron que estos resultados, tomados en conjunto, sugieren que la CWS preescolar difiere de los controles en la velocidad y naturaleza de la recuperación léxica. Usando un paradigma similar de nombres de imágenes, Hennessey, Nang y Beilby (2008) compararon los efectos sobre los adultos que tartamudean (AWS) y los controles por edad de una variedad de primos semánticos y fonológicos, pero no encontraron diferencias entre los dos grupos participantes: En ambos, los primos semánticamente relacionados resultaron en latencias de inicio de nombres más largas. Sin embargo, Hennessey et al. (2008) sugirieron que las diferencias de grupo con respecto a la codificación léxico-semántica pueden existir, pero sólo se hacen evidentes en condiciones de alta carga cognitiva (cf. Bosshardt, Ballmer, & De Nil, 2002; Weber-Fox, Spencer, Spruill III, & Smith, 2004).
Con respecto a la fonología, aunque los estudios de cebado de fonemas que se han llevado a cabo han encontrado sistemáticamente que las respuestas de PWS son más lentas en comparación con las respuestas de los controles, los efectos de cebado reales se han mezclado. Melnick, Conture y Ohde (2003) encontraron que tanto CWS como los controles emparejados por edad exhibieron de manera similar latencias de nomenclatura de imágenes más cortas cuando se jugaron primos relacionados fonológicamente (CV) antes de la presentación de la imagen, lo que sugiere que las capacidades de codificación fonológica de los dos grupos eran comparables. Sin embargo, más recientemente, Byrd, Conture y Ohde (2007) encontraron que, a los seis años de edad, CWS seguía respondiendo solo a los primos holísticos, mientras que los controles de seis años respondían a los primos segmentarios, lo que sugiere que los CWS son más lentos para adoptar el uso de la fonología segmentaria y, en cambio, continúan codificando palabras de manera integral. En AWS, los resultados de la manipulación fonológica del Hennessey y col. (2008) estudio refleja los de Melnick y col. (2003) . Sin embargo, un estudio de cebado (implícito) realizado por Wijnen y Boers (1994) encontró que AWS solo se beneficiaba de los números primos que contenían tanto la consonante inicial como la vocal de la palabra objetivo, mientras que los controles también se beneficiaban de los primos que contenían sólo la consonante inicial, lo que sugiere que AWS puede tener más dificultades para codificar fonemas que soportan acentuación, aunque Hamburguesa y Wijnen (1999) La repetición a gran escala del mismo paradigma no logró reproducir estos hallazgos.
A pesar de los resultados mixtos de los estudios de preparación fonológica, dos estudios de seguimiento de fonemas bien controlados ( Sasisekaran y De Nil, 2006; Sasisekaran, De Nil, Smyth y Johnson, 2006 ) encontraron que, en comparación con los SNP, los PWS son significativamente más lentos para identificar fonemas en palabras formuladas en su habla interna. Es importante destacar que no hubo diferencias entre las actuaciones de los dos grupos con respecto al seguimiento auditivo (de tonos puros); denominación de imágenes; respuestas motoras simples; o identificar fonemas al escuchar grabaciones de las mismas palabras. Por lo tanto, estos hallazgos sugieren fuertemente que las respuestas más lentas de AWS en la tarea de monitoreo de fonemas se derivaron de una codificación fonológica alterada y no de un deterioro general de la monitorización o respuestas motoras lentas.
Finalmente, en comparación con los hablantes normalmente fluidos, ambos CWS ( Anderson, Wagovich y Hall, 2006; Hakim y Ratner, 2004 ) y AWS ( Ludlow, Siren y Zikira, 1997 ) han demostrado ser más deficientes en la repetición de palabras, aunque sigue sin estar claro hasta qué punto el rendimiento deficiente en tareas de repetición de palabras puede deberse a una alteración de la codificación fonológica.
1.3. El deterioro de la codificación del lenguaje como posible causa de tartamudeo
Aunque no está claro si las capacidades de producción lingüística de PWS son cualitativamente diferentes a las del PNS, las conclusiones citadas anteriormente sugieren en general que: en comparación con PNS, PWS tardan más en formular sus declaraciones y que esta lentitud puede derivar de la codificación fonológica, léxica y/o sintáctica lenta. Esta conclusión es de particular interés en la medida en que proporciona apoyo preliminar para dos hipótesis psicolingüísticas: La hipótesis de la reparación encubierta (Kolk & Postma, 1997; Postma & Kolk, 1993), y la hipótesis de EXPLAN (Howell & Au-Yeung, 2002), ambos postulan una relación causal entre la codificación lenta del lenguaje y la tartamudez.
De acuerdo con la Hipótesis de Reparación Encubierta (CRH), la codificación lenta del lenguaje aumenta el número de errores de codificación fonológica en los planes de habla de los hablantes. Esto se explica en términos de la simulación por ordenador de la producción lingüística de Dell (1986). En el modelo de Dell, las activaciones de unidades (frases, palabras y fonemas) aumentan gradualmente hasta superar las de cualquier unidad competidora. Cuando se inicia el discurso abierto, se seleccionan las unidades que resultan ser más altamente activadas en ese momento. Por lo tanto, cuanto antes se inicie la ejecución del motor en relación con la velocidad de codificación, mayores serán las posibilidades de que las unidades competidoras sean seleccionadas por error.
Los atributos CRH Stuttering-Like Disfluencies (SLD) para reparaciones encubiertas de errores de codificación de lenguaje. La noción de una reparación encubierta se basa en la idea de que los planes de discurso se preparan con frecuencia antes de su articulación abierta y se almacenan en un búfer articulatorio para cualquier cosa hasta unos segundos antes de ser articulado. Durante este tiempo, el orador puede inspeccionar estos planes a través de un bucle de monitoreo interno (aproximadamente equivalente al discurso interno) y cancelarlos y reformularlos si es necesario (por ejemplo, Levelt, 1983, 1989). Si un error se percibe de esta manera y el plan de discurso se cancela antes del inicio de la articulación abierta, una pausa silenciosa o [ block'' puede sobrevenir mientras el plan se reformula. Sin embargo, los errores que ocurran más adelante en el plan pueden no notarse inmediatamente. Así, pueden ocurrir situaciones en las que la articulación abierta de los primeros fonemas, sílabas o palabras de un plan puede haber comenzado antes de que se detecte el error. En tales casos, el hablante se detiene, vuelve a un punto adecuado y comienza de nuevo, el resultado es que, aunque el error en sí no está articulado, el fonema (s) o palabra (s) inmediatamente anterior se repetirá al menos una vez y tal vez varias veces, dependiendo de cuántas reformulaciones del plan sean necesarias antes de lograr la corrección. La repetición de los continuos puede ocurrir sin interrupciones en el medio, produciendo síntomas de prolongación en lugar de repetición. De esta manera, el CRH representa los tres tipos principales de disfluencia tartamuda: repeticiones, prolongaciones y bloques.
Debido a que es más probable que las reparaciones encubiertas de errores sintácticos y léxicos se asocien con trazos más grandes ( Nooteboom, 1980 ), Postma y Kolk (1993) propuso que las repeticiones de palabras parciales características de la tartamudez persistente del desarrollo probablemente provengan de reparaciones de errores de codificación fonológica. Sin embargo, no descartaron la posibilidad de que las reparaciones encubiertas de errores sintácticos o léxicos también puedan resultar en la producción de SLD. Además, como la codificación fonológica es efectivamente el final de la línea con respecto a la producción del plan del habla,la codificación sintáctica o léxica lenta puede afectar la cantidad de tiempo disponible para completar la codificación fonológica antes de que comience la ejecución motora. Por lo tanto, el CRH predeciría que es probable que los síntomas fonológicos se encuentren universalmente en PWS, incluso cuando el sitio primario de deterioro puede estar más arriba1.
Como indica la revisión anterior del CRH, esta teoría se basa en dos principios básicos: (1) los planes de habla de PWS contienen un número anormalmente alto de errores de codificación fonológica; y (2) la reparación encubierta de tales errores explica el número característicamente alto de SLD en sus expresiones. Sin embargo, desde Postma y Kolk (1993) formulación de la CRH, no se ha producido ninguna evidencia directa para con fi rmar estos principios.
La falta de evidencia de cualquier correlación entre los errores de codificación fonológica y los SLD ha llevado al desarrollo de dos hipótesis psicolingüísticas alternativas de la tartamudez: la `` Hipótesis del círculo vicioso '' ( Vasić y Wijnen, 2005 ) y EXPLAN ( Howell y Au-Yeung, 2002 ). La hipótesis del círculo vicioso conserva el principio básico de CRH de que los SLD surgen como subproductos de reparación encubierta de errores. Sin embargo, propone que, en lugar de cometer un número diferente de errores de habla interna, la diferencia entre PWS y los hablantes normalmente fluidos es que PWS monitorea su habla más atentamente para detectar errores y tiene un umbral más bajo para instigar reparaciones. Por lo tanto, PWS percibe e intenta "reparar" muchas irregularidades subfonémicas menores que normalmente no preocuparían a los hablantes fluidos. Una consecuencia adicional de tal monitoreo hipervigilante es que es probable que las dis fl uencias resultantes del proceso de reparación de errores se identifiquen como errores, desencadenando nuevas reformulaciones (innecesarias) del plan de discurso y conduciendo a un “círculo vicioso”.
La hipótesis EXPLAN también intenta explicar el fracaso repetido de los investigadores para encontrar pruebas firmes de un número anormalmente alto de errores de codificación fonológica en los planes de habla de PWS. Sin embargo, según EXPLAN, aunque las SLD surgen como resultado directo de una codificación lenta del idioma, la mayoría no son el resultado de una reparación encubierta de errores. Por el contrario, ocurren en momentos en que la tasa de planificación del habla ha caído por debajo de la tasa de ejecución y el hablante se ha quedado sin plan de habla para articular. En esos momentos, los hablantes tienden a ejecutar repetidamente cualquier plan de discurso que ya esté disponible para ellos hasta que haya más disponible para su ejecución. Las repeticiones y prolongaciones (de fonemas, sílabas y / o palabras completas) constituyen así una estrategia condicionada operativamente ( Howell y Sackin, 2001 ) que reduce las pausas silenciosas y así ayuda a los hablantes a mantener sus turnos de conversación mientras completan la formulación de sus enunciados (cf. Blackmer y Mitton, 1991 , mecanismo de reinicio autónomo). Según EXPLAN, el factor clave que diferencia a los tartamudos persistentes de los hablantes normalmente fluidos es que, cuando la tasa de planificación cae por debajo de la tasa de ejecución, mientras que los hablantes normalmente fluidos adoptan habitualmente una `` estrategia de estancamiento '' en la que solo repiten palabras completas que ya se han formulado, los tartamudos persistentes adoptan habitualmente una "estrategia de avance" desadaptativa mediante la cual pronuncian (y repiten) el fragmento incompleto de la palabra que se está formulando actualmente. A diferencia de la estrategia de estancamiento, la estrategia de avance conduce a bloqueos y repeticiones de palabras parciales y, en consecuencia, a una ruptura del ritmo.
Debido a que la evidencia de que los planes de habla de PWS incluyen más errores es crucial para distinguir entre las explicaciones teóricas anteriores de la tartamudez, es algo sorprendente que, hasta la fecha, solo se haya publicado un estudio directamente relevante ( Postma y Kolk, 1992 ). En este estudio, se pidió a los participantes que repitieran una serie de cadenas de CV y VC en voz alta, con y sin enmascaramiento auditivo, y que presionaran un botón cada vez que notaran que cometían un error. Se presumió que, en condiciones de enmascaramiento auditivo, los participantes no habrían tenido más remedio que confiar en la supervisión interna del plan de habla para la detección de errores (aunque existe la posibilidad de que se hayan detectado algunos errores mediante la supervisión de cinestésica u otras formas de retroalimentación ). Aunque el grupo PWS informó una proporción numéricamente mayor de errores fonémicos que los controles, la diferencia no fue estadísticamente significativa. Sin embargo, el grupo PWS recitó las cadenas más lentamente, lo que puede haberles permitido evitar errores que se habrían manifestado a una velocidad de voz más rápida. Además, no se requirió que los participantes describieran los errores que correspondían a las pulsaciones de botones; efectivamente, el experimentador tenía que adivinar qué errores había percibido.
1 Un estudio de Melnick y Conture (2000) que investigó posibles vínculos entre la dificultad de codificación sintáctica y los errores fonológicos no pudo encontrar tal relación, aunque sí encontró que, en comparación con CWS con fonología apropiada para la edad, CWS con trastorno fonológico concomitante era más probable que dis fl uyera al pronunciar oraciones sintácticamente complejas.
1.4. El estudio actual
El estudio actual fue diseñado para examinar si los planes de habla de PWS contienen un número anormalmente alto de errores de codificación fonológica (el primer principio de la CRH)2. En el estudio usamos una versión modificada de un paradigma de trabalenguas, desarrollado originalmente por Oppenheim y Dell (2008) para investigar los efectos de la similitud de fonemas en errores en el habla interior. Los participantes recitaron trabalenguas tanto abiertamente como en el habla interior, e inmediatamente informaron de cualquier error que percibían cometiendo en cualquiera de las dos condiciones. Se utilizaron indicaciones visuales para controlar la velocidad del habla, evitando la posibilidad de que los participantes frenase para evitar cometer errores. En común con Postma y Kolk (1992) , la mitad de los participantes eran PWS, y la mitad de todos los trabalenguas fueron recitados bajo condiciones de enmascaramiento auditivo.
2 Las medidas de fluidez recopiladas de los participantes también nos permitieron realizar un análisis (post hoc), que constituyó una prueba preliminar del segundo principio del CRH: que las diferencias de tartamudeo se derivan principalmente de reparaciones encubiertas de tales errores. Los detalles de este análisis post hoc se proporcionan en la Sección 4.2
Debido a la posibilidad de que PWS difiera de PNS con respecto a la vigilancia de monitoreo (p. Ej. Lickley, Hartsuiker, Corley, Russell y Nelson, 2005; Sherrard, 1975; Vasić y Wijnen, 2005 ), sus recitaciones abiertas también fueron transcritas y codificadas por el experimentador. Por lo tanto, para cada grupo, el número de errores manifiestos informados por los participantes podría compararse con el número detectado por el experimentador.
n el presente experimento, contamos tanto los errores de inicio como los "errores en el orden de las palabras" (incluidas las anticipaciones, perseveraciones e intercambios de palabras). Esto nos permitió investigar no solo si los PWS han alterado la codificación fonológica, de acuerdo con Postma y Kolk (1993) propuesta original, pero también si tienen más dificultades para producir secuencias de palabras en el orden requerido. También llevamos adelante las mediciones de los dígitos de todos los participantes, con el fin de controlar las diferencias en las habilidades de los participantes para recordar los trabalenguas y recordar (y por lo tantoautoinformar con precisión) sus errores.
2. Método
2.1 Participantes
Treinta y dos personas que tartamudeaban (ocho hombres) y treinta y dos controles (nueve hombres) emparejados para la edad y la educación participaron en el experimento. Los participantes fueron contratados a través del servicio de empleo de estudiantes de la Universidad de Edimburgo y de un grupo de asignaturas experimentales. Los participantes que tartamudean fueron reclutados adicionalmente a través de grupos de autoayuda tartamudos, y algunos controles fueron reclutados a través de un sitio web de empleo en Internet. Todos los participantes eran hablantes nativos de inglés. PWS tenía una edad media de 38 (rango 18-71); para PNS, la media era 39 (rango 18-68). El nivel medio de educación (en una escala donde 1 corresponde al Certificado General de Educación Secundaria (GCSE) o equivalente, y 5 indica un título de posgrado) fue de 3,00 para SMP y 2,97 para SNP. Doce participantes de cada uno de los grupos eran estudiantes universitarios; cuatro de los PWS y cinco del grupo PNS fueron retirados. Hubo una diferencia marginal entre los dos grupos en el intervalo de dígitos hacia adelante: el intervalo medio de dígitos para PWS fue de 6.6, y para PNS, de 7.2 (t 62 = 1.67; p = .061).
Todos los participantes completaron la Sección 3a de la Evaluación General de la Experiencia de la Tartamudez del Orador (OASES; Yaruss & Quesal, 2006), en la que los encuestados califican su dificultad actual para comunicarse verbalmente en una escala de cinco puntos en cada una de las 10 situaciones que ocurren comúnmente. Estos incluyen, por ejemplo, hablar con otra persona una a una, iniciar conversaciones, hablar con extraños, y continuar hablando independientemente de cómo su oyente responde a usted. Las puntuaciones medias para la sección 3a de OASES (dificultad de comunicación) fueron: SMP = 27,6; Controles = 19,7 (t (62) = 4,62 p < .001). Además de estas diez preguntas de OASES 3a relacionadas con la dificultad general de comunicación, los participantes también proporcionaron calificaciones de dificultad de fluidez en las mismas diez situaciones. Específicamente, para cada situación, se les pidió que calificaran lo difícil que es hablar con fluidez, sin tartamudear y sin evitar las palabras. Las puntuaciones medias de dificultad de fluidez fueron: PWS = 31.9; Controles = 18.0 (t (62) = 8.65 p < .001).
Para todos los participantes que tartamudean, las medidas de severidad del tartamudeo SSI4 completo (Riley, 2009) se derivaron de grabaciones de video de muestras de su conversación espontánea y lectura en voz alta. La puntuación media de SSI4 fue de 20,7; rango 8-36. Los participantes del control solo completaron la porción de lectura de la evaluación anterior. El número medio de SLD por cien sílabas en la tarea de lectura fue: PWS 6.08 rango 1.3-24; PNS 0.43 rango 0-1.85; (t (62) = 4.15 p < .001).
Además de tartamudear, los participantes no informaron de ninguna deficiencia del habla, el lenguaje, la audición o la vista que pudiera influir en sus resultados.
2.2. Materiales
Los materiales experimentales eran idénticos a los utilizados por Corley, Brocklehurst y Moat (en prensa), Experimento 1. Consistían en secuencias tonguetwister de cuatro palabras. Las apariciones de cada secuencia de tonguetwister siguieron un patrón de ABBA para inducir errores de sustitución de fonema de inicio, p.ej. selección de bits de puja rosa. Las secuencias se generaron automáticamente a partir de una base de datos de palabras CVC(C) con frecuencias CELEX superiores a 1 por millón (Baayen, Piepenbrock, & Gulikers, 1995). Se comprobó la ambigüedad de las pronunciaciones utilizando el diccionario británico de pronunciación de ejemplo en inglés (BEEP: Robinson, 1997) y también a mano.
Para permitir análisis adicionales de las influencias fonémicas y léxicas en los errores del habla, creamos cuatro variantes de cada secuencia tonguetwister, y las dividimos entre cuatro listas, cada lista que contiene 48 tonguetwisters (véase el Apéndice 1). Cada participante recitó tonguetwisters de sólo una de estas listas (i.e. cada participante recitó 48 tonguetwisters). Los detalles de estas manipulaciones fonémicas y léxicas no son, sin embargo, relevantes para el presente documento y no se describen aquí 3. Importante para los análisis que se incluyen en el presente documento, es simplemente que cada secuencia tonguetwister fue recitada un número igual de veces bajo condiciones idénticas por (un número igual de) participantes de ambos grupos.
Dentro de cada lista, la mitad de los tonguetwisters fueron asignados a la condición de enmascaramiento auditivo. Debido a que el enmascaramiento auditivo fue bloqueado, cuatro versiones de cada lista fueron elaboradas de tal manera que, en el experimento como un todo, todos los tonguetwisters aparecieron igualmente enmascarados y desenmascarados, y enmascarados primero y enmascarados después. Finalmente, se crearon dos versiones de cada una de las 16 listas resultantes. En ambas versiones, la mitad de las tonguetwisters estaban marcadas para recitación abierta y la otra mitad para recitación silenciosa (discurso interno). Aquellos que fueron marcados para la recitación abierta en una versión fueron marcados para la recitación silenciosa (discurso interno) en la otra. Esto dio lugar a 32 listas de artículos experimentales en un diseño totalmente equilibrado.
El enmascaramiento auditivo se logró usando ruido rosa generado por computadora, entregado a través de un conjunto de auriculares estéreo Panasonic RP-HT225. Los recitados abiertos de los tonguetwisters de los participantes fueron capturados en una grabadora digital Zoom H2 y analizados utilizando el software Praat (Boersma & Weenink, 2009).
3. Para una explicación completa de las manipulaciones fonémicas y léxicas ver Corley et al. (en imprenta).
2.3. Procedimiento
El procedimiento se modeló de cerca en el de Oppenheim y Dell (2008) y Corley et al. (en prensa) con la excepción de que los participantes mecanografiaron, en lugar de informar verbalmente, los detalles de cualquier error que ellos mismos percibieron haber cometido. Este cambio se hizo para garantizar que la capacidad de auto-informar errores no se vería afectada por la tartamudez.
Antes de comenzar el experimento, los participantes recibieron un tutorial y una sesión de práctica dirigidos por computadora, que incluía instrucciones completas sobre el habla interior y los procedimientos del habla abierta. En todas las condiciones, se instruyó a los participantes a dar la máxima prioridad a hablar a tiempo al metrónomo (visual), a no preocuparse por cometer errores, y simplemente a saltarse las palabras que se sentían propensos a tartamudear. Para los recitados del habla interna, para evitar que intentaran secuencias de la boca silenciosamente, se instruyó a los participantes a no mover la boca o cualquier músculo asociado con el habla y, si es posible, mantener la boca completamente cerrada.
Al principio de cada bloque enmascarado, los participantes recibieron instrucciones de ajustar los auriculares para asegurarse de que el volumen del ruido rosa les impedía escuchar el sonido de su propia voz. Se enfatizó que los participantes deben hablar las tonguetwisters tan silenciosamente como sea posible a lo largo del bloque enmascarado. El experimentador observó a los participantes a lo largo del experimento y les recordó, cuando fuera necesario, que cumplieran las instrucciones anteriores.
Las secuencias de Tonguetwister se presentaron en un orden aleatorio en un monitor de computadora 1700. Para cada secuencia, los participantes pasaron por una fase de familiarización seguida de una fase de performance. En la fase de familiarización, la secuencia tonguetwister apareció en el centro de la pantalla, sobre un icono que incitaba a los participantes a hablar abiertamente (una boca). Después de tres segundos, una serie de cuatro guiones aparecieron (uno cada segundo) debajo del tonguetwister, actuando como un metrónomo visual parala repetición de las palabras en la secuencia. En la condición enmascarada, el ruido rosa comenzó cuando apareció el primer guión, y duró hasta que el último de los cuatro guiones desapareció. Los guiones y el icono de la boca fueron reemplazados por un solo punto, que permaneció en pantalla durante un segundo adicional antes de que el icono de la boca reapareciera y la secuencia del guión comenzó de nuevo. La secuencia del guión se repitió para que los participantes repitieran cada secuencia en voz alta cuatro veces antes de que comenzara la fase de actuación. Durante la familiarización, los participantes no eran conscientes de si la repetición de la secuencia durante la fase de actuación posterior sería silenciosa o en voz alta.
Tan pronto como la familiarización terminó para cada tonguetwister, se trasladó a la parte superior de la pantalla y la modalidad de habla requerida (silenciosa o abierta) se indicó en el centro de la pantalla por medio del icono de la boca (como se utiliza en la familiarización) o un icono de la cara que representa la repetición silenciosa. Al mismo tiempo, las palabras '''' presionan ENTER para continuar'' aparecen debajo del icono. Al pulsar ENTER, todo el texto desaparece de la pantalla, dejando solo visible el icono de boca o cara. Después de 200 ms, una secuencia de guiones apareció en el centro de la pantalla a una velocidad de un guion nuevo cada 500 ms, actuando como un metrónomo visual para la repetición (abierta o silenciosa) de las cuatro palabras de la secuencia tonguetwister 4. En los bloques con enmascaramiento auditivo, el ruido rosa comenzó a jugar sobre los auriculares del participante cuando apareció el primer guión. 500 ms después de la aparición del cuarto guión, los guiones desaparecieron, el ruido rosado (si lo hubiera) terminó, y la secuencia tonguetwister reapareció en la parte superior de la pantalla, junto con una instrucción para '", escriba cualquier error y luego presione ENTER para continuar'' en la parte inferior. Si percibían que habían cometido un error durante una recitación en particular, se instruyó a los participantes a escribir, lo más plenamente posible, lo que en realidad habían dicho, por ejemplo, '' (Cuando debieron haber dicho [ rag lap lash rap'; el/r/in rash es una anticipación del/r/in rap). Se les instruyó a escribir uno o más signos de interrogación en los lugares pertinentes si no podían recordar lo que habían dicho para una palabra o [ X si habían omitido por completo o parte de una palabra. Una vez reportados los errores, si los hubiera, pulsando ENTER se inició la siguiente secuencia de cuatro guiones. Cada fase de actuación incluyó cuatro repeticiones de los cuatro guiones, antes de que comenzara la fase de familiarización para la siguiente secuencia de palabras.
Además de los autorreportes de los participantes de sus errores de habla internos y manifiestos, el experimentador identificó y transcribió de forma independiente los errores en la condición de habla abierta (esto se hizo en línea y luego se comprobó dos veces desde las grabaciones). Las grabaciones de una muestra aleatoria de cinco PWS y cinco PNS fueron transcritas por segunda vez por el experimentador antes del análisis para permitir que se calculara la fiabilidad intra-evaluador.
4. Oppenheim y Dell (2008) han encontrado previamente que esta frecuencia de 500 ms/palabra resulta en la producción de un número significativo de errores sin conducir a una excesiva co-articulación, mezcla o elisión de consonantes.
2.4. Programación
Los errores fueron codificados en tres categorías: (1) errores de inicio; (2) errores de orden de palabras; y (3) otros errores/ambiguos. Los errores sólo se atribuían a las categorías de error de inicio o de orden de palabra si no eran ambiguos en modo alguno. Así, por ejemplo, la categoría de error de inicio solo incluía casos en los que el inicio de una palabra de B. (es decir, el inicio de las palabras 2 o 3) era sustituido por un fonema (contextual o no textual), pero la coda permanecía sin cambios. Los casos en que el error de inicio dio lugar a la producción de una de las palabras de la A (p. ej., "dock dock dock notch dodge' en lugar de [ dock knock notch dodge') fueron excluidos, aunque tales casos eran raros porque, en todos, excepto unos pocos tonguetwisters, las codas de cada una de las cuatro palabras diferían.
Dado que la mayoría de los errores ocurrieron en las palabras 2 y 3 (las palabras de B), los recuentos de errores de inicio solo incluyeron estas palabras. Esto garantizó que los errores de inicio-intercambio solo se contabilicen una vez. Los recuentos de errores de orden de palabra incluían las cuatro posiciones de palabra, donde una de las cuatro palabras en el tonguetwister se pronunciaba dos veces, o intercambiaba posiciones con una de las otras cuatro palabras. Casos en los que el cambio de posición podría ser considerado potencialmente como resultado de una omisión de la palabra (p.ej. "rag lap rack xxxx' en lugar de £ rag lap lash rack') y casos en los que el error de orden podría haber sido potencialmente un intercambio de coda (p.ej. 'rag lash lap rack' en lugar de 'rag lap lash rack') fueron excluidos de los conteos. En los casos en que un error fue seguido por una autorreparación abierta, sólo el error original fue codificado para el análisis.
2.5. Análisis
Los análisis se realizaron utilizando modelos de regresión de efectos mixtos logísticos (Breslow & Clayton, 1993; DebRoy & Bates, 2004) utilizando el paquete lme4 (Bates & Maechler, 2009) en R (R Development Core R Development Core Team, 2009). Este enfoque nos permitió investigar las contribuciones independientes de una variedad de variables de predicción (tanto las que ocurren naturalmente como las que se manipulan experimentalmente) a la probabilidad (log) de cometer (a) errores de sustitución de fonemas, y (b) errores de wordorder. Estas dos similitudes constituían así las dos variables dependientes.
Para cada variable dependiente de interés generamos un modelo base que incluía una intercepción, y una variación aleatoria de la intercepción por participante y por elemento. Debido a que las pruebas t revelaron una diferencia marginal entre las puntuaciones medias de digitspan de los dos grupos, el digitspan fue controlado por incluyéndolo primero (como covariable) en todos los análisis. Luego procedimos a añadir predictores por etapas a cada modelo bajo consideración. Los predictores que representan tanto los efectos principales como las interacciones relevantes se añadieron en orden inverso de importancia teórica; las covariables primero y las de mayor relevancia para el análisis último. La selección de los modelos se basó en dos criterios.
Primero, usando pruebas x2 para comparar las relaciones de probabilidad del modelo, evaluamos si el ajuste del modelo a los datos fue mejorado (como se indica por una disminución significativa en la relación de probabilidad del modelo) por la adición de cada predictor. Con la excepción de digitspan, los predictores se retuvieron solo si se mejoraba el (mejor) modelo actual. En segundo lugar, donde dos o más predictores cada uno mejoró significativamente el modelo actual, seleccionamos el modelo que tenía la menor probabilidad logarítmica. Una vez explorados exhaustivamente los predictores y sus interacciones, el modelo resultante representaba el 'mejor ajuste' a los datos, siendo un modelo que no podía mejorarse mediante la adición de predictores adicionales.
Cada modelo incluye coeficientes que representan la intercepción y cualquier efecto de los predictores. Cuando se seleccionaron los modelos, se utilizó la estadística de Wald, calculada a partir de cada coeficiente estimado y su error estándar, para determinar si los coeficientes diferían significativamente de cero (véase Agresti, 2002).
Resultados
En total, los participantes recitaron 12.288 tonguetwisters de cuatro palabras (48 tonguetwisters, cada uno repetido cuatro veces por 64 participantes) y se reportaron un total de 2201 errores de cualquier tipo,de los cuales 1230 estaban en habla abierta y 971 en habla interior. Se presentan tres conjuntos de análisis estadísticos que, en conjunto, abordan la cuestión de si los planes de voz de PWS contienen o no más errores de codificación fonológica (el primer principio del CRH). El primer conjunto de análisis revela los factores que explican la distribución de los errores autorreportados (internos y manifiestos) de los participantes. El segundo se centra en los errores manifiestos, y compara el número de autorreportes de los participantes de sus errores de inicio y orden de palabras con los codificados por el experimentador, para determinar si los grupos difieren con respecto a la probabilidad de detectar y reportar sus propios errores. El tercero se enfoca en la exactitud con la que los participantes reportaron errores manifiestos individuales, i.e. la medida en que los informes de los participantes coincidieron exactamente con las transcripciones del experimentador de las grabaciones. 
Para cada uno de estos análisis, los datos se presentan por separado para los errores de inicio y para los errores de orden literal.
3.1. Auto-reportes (discurso interno y abierto combinados)
Además de la variación aleatoria por participante y por ítem y digitspan, incluimos predictores de enmascaramiento auditivo (la presencia o ausencia de ruido rosado mientras se habla); membresía de grupo (PWS o PNS); disfluencies tartamudos por cada 100 sílabas al leer en voz alta; auto-clasificaciones de la dificultad de hablar con fluidez; la franqueza (ya sea que los participantes hablasen o no en voz alta); la franqueza por interacción de grupo; y la dos franqueza por interacciones disfluencia.
3.1.1. Errores de inicio
De un total de 281 errores de inicio autorreportados, 160 eran manifiestos y 121 estaban en el habla interior. En el cuadro 1 se desglosan los errores por condición experimental.
El modelo de mejor ajuste de los errores de inicio autorreportados incluyó efectos de digitspan, grupo y overtness (mejora debido a la adición de overtness: x2 (1) = 13.87, p < . 001). Ningún otro predictor o sus interacciones mejoraron significativamente el modelo (todos x2 (1) 2.65, p. 103.
La tabla 2 da los coeficientes del modelo y las probabilidades de que difieran de cero. Después de controlar por digitspan, en comparación con PNS, PWS fueron 2.37 (i.e. e0.86) veces más propensos a reportar errores. Independientemente del intervalo de grupo o dígito, los participantes tuvieron aproximadamente 1,4 veces (p.e. e0,36) más probabilidades de reportar errores en la condición abierta.
3.1.2. Errores de orden de palabras
De un total de 218 errores autorreportados, 126 eran manifiestos y 92 estaban en el habla interior. En la tabla 1 se desglosan los errores de orden de palabras por condición experimental.
Además de los efectos de digitspan, grupo y overtness encontrados para errores de inicio, hubo un efecto adicional de enmascaramiento (mejora debido a la adición de enmascaramiento: x2 (1) = 9.63, p = .002). Al igual que con los errores de inicio, no hubo interacciones significativas. Ningún otro predictor o interacción mejoró significativamente el modelo (x2 (1) 2.76, p .097). Los coeficientes del modelo se dan en la Tabla 2, y muestran un patrón similar al observado para los errores de inicio: En comparación con PNS, PWS fueron 3.05 (i.e. e1.11) veces más propensos a reportar errores. Independientemente del grupo, el enmascaramiento o el intervalo de dígitos, los participantes eran más propensos a reportar errores en la condición abierta. En ambos grupos participantes, el enmascaramiento causó un aumento en el número de errores de orden de palabras auto-reportados, ligeramente menos con respecto a errores en el habla abierta.
Tabla 1. Números brutos de errores de inicio y de orden de palabras codificados por los participantes y por el experimentador.
Tabla 2. Análisis de los efectos logísticos mixtos de los factores que influyen en la probabilidad de aparición de errores de inicio y de orden literal. Los coeficientes y probabilidades del modelo se dan para los modelos que mejor se ajustan. Todas las intercepciones representan las probabilidades de error para PNS, condiciones desenmascaradas.
3.2 Discurso abierto: informes de auto vs. informes de experimentadores
Las diferencias de grupo comunicadas en las secciones 3.1.1 y 3.1.2 no implican, por sí mismas, que el grupo PWS haya cometido más errores. También es posible que los miembros del grupo PWS fueran simplemente mejores para detectar y auto-informar los errores que cometieron, como sugiere la Hipótesis del Círculo Vicioso (Vasic & Wijnen, 2005). Para descartar esta interpretación, comparamos los auto-informes de errores de los participantes con los errores codificados por el experimentador en todos los casos cuando el habla era abierta.
En primer lugar, se llevó a cabo una verificación de la fiabilidad intraevaluador para garantizar que las calificaciones del experimentador fueran coherentes entre los dos grupos participantes. Los valores de Kappa, basados en re-transcripciones por el experimentador de grabaciones de una muestra aleatoria de cinco PWS y cinco PNS (i.e. 15% de los participantes) fueron 0.81 para errores de inicio y 0.87 para errores de orden de palabra, lo que indica un alto grado de consistencia.
Además de la variación aleatoria por participante y por elemento de la intercepción, los modelos de regresión (efectos mixtos) para estos análisis incluyeron una tercera variable aleatoria con 65 niveles, uno para cada uno de los individuos que identificaron errores: 64 participantes, más el experimentador. Esta variable controlaba así las diferencias en la propensión de los individuos a reportar errores. Además de los predictores fijos discutidos anteriormente, también incluimos un predictor de tipo evaluador, con 2 niveles (auto-clasificación o clasificación de experimentador).
Las principales interacciones de interés fueron: grupo por tipo de evaluador (para aclarar si en comparación con PNS, PWS auto-informe una mayor proporción de sus errores manifiestos); enmascaramiento por tipo de evaluador (para aclarar si la proporción de errores autorreportados por los participantes disminuye cuando el enmascaramiento les impide monitorear su propio discurso abierto); y el tríptico, agrupado por tipo de evaluador enmascarando la interacción (para aclarar si el alcance de esa disminución es diferente para el SMP en comparación con el SNP).
3.2.1. Errores de inicio
El modelo más adecuado de errores de inicio incluyó los efectos del grupo previamente reportados, mostrando que se notificaron más errores del grupo PWS. Este modelo también incluyó un efecto del evaluador (x2 (1) = 7.80, p = .005), indicando que, en general, el experimentador reportó aproximadamente 1.55 (e0.44) veces tantos errores de inicio como los participantes (los coeficientes se dan en la Tabla 2). Es importante destacar que no hubo efectos de interacción (para todas las interacciones x2 (1) 0. 20, p .652). Esto implica que hubo una tendencia constante entre los dos grupos participantes a reportar menos errores que los codificados por el experimentador.
Tabla 3. Exactitud de la codificación de los errores de inicio y de orden de palabras de los participantes. Los porcentajes representan el porcentaje de informes de experimentadores que también fueron auto-reportados (de manera idéntica) por los participantes.
Tabla 4. Análisis de efectos mixtos logísticos de factores que influyen en la probabilidad de que los participantes identifiquen con precisión los errores de inicio y de orden de palabras. Los coeficientes y probabilidades del modelo se dan para los modelos que mejor se ajustan. Todas las intercepciones representan las probabilidades de error para PNS, condiciones desenmascaradas.
3.2.2. Errores de orden de palabras
Para los errores de orden de palabra, el modelo que incluye efectos de digitspan y de grupo se mejoró (marginalmente) mediante la adición de rater (x2 (1) = 3.75, p = .053), indicando que,en general, el experimentador reportó aproximadamente 1.31 (e0.27) multiplica por tantos errores de orden de palabras como los participantes (los coeficientes figuran en el cuadro 2). De nuevo, ninguno de los efectos de interacción mejoró aún más el modelo (todos x2 (1) 0.52, p .471).
3.3. Exactitud de la autonotificación
Aunque las comparaciones anteriores (en conjunto) muestran que tanto el PWS como el PNS tenían alrededor de 0,7 veces más probabilidades de reportar errores que el experimentador, no proporcionan información sobre la exactitud: había, por ejemplo, algunos casos en que un participante informó haber cometido un error diferente del que fue codificado por el experimentador. Por lo tanto, recodificamos todos los casos de errores que habían sido identificados por el experimentador y marcamos cada uno como un 'match' si era idéntico al auto-reporte del participante, o un 'mismatch' si difería o no era reportado por el participante. También contamos las falsas alarmas (es decir, los casos en los que el participante autoproclamó un error que el experimentador codificó como correcto) pero dado que había sólo ocho de ellos en total, no se consideraron más.
Luego realizamos un par final de análisis sobre la probabilidad de auto-informar de un error que el experimentador había identificado. Una vez más, se realizaron análisis separados para los errores de inicio y los errores de orden de palabra. El número de coincidencias y desajustes se muestra en el cuadro 3, y los coeficientes del modelo se muestran en el cuadro 4.
3.3.1. Probabilidad de identificar con precisión un error de inicio
Después de controlar el digitspan, el mejor modelo de ajuste incluyó solo errores totales (el número total de errores de experimentación, de cualquier tipo, en el tonguetwister) como un predictor, implicando que, independientemente de a qué participantes del grupo pertenecían, sus informes de errores eran menos propensos a coincidir idénticamente con los del experimentador en tonguetwisters que contenía errores más generales. El modelo no mejoró significativamente por la adición de enmascaramiento (x2 = 2.67, p = .102), y, lo más importante, el modelo no mejoró al agregar la membresía de grupo como un predictor (x2 = 0.04, p = .837) o cualquiera de los términos de interacción que incluyen la membresía de grupo (todos x2 2.17, p .140). Esto implica que, a través de las condiciones experimentales, los dos grupos no difirieron con respecto a la probabilidad de que informaran con exactitud de los errores.
3.3.2. Probabilidad de identificar con precisión un error de orden de palabras
Después de controlar por digitspan, ninguno de los predictores probados mejoró el ajuste del modelo por encima del del modelo base incluyendo una intercepción (todos x2 (1) 1.56, p .211). La intercepción no era confiable diferente de cero, reflejando el hecho de que en general, la probabilidad de errores codificados por los participantes que coincidan con los errores codificados por los experimentadores no difería significativamente de alrededor del 50%.
4. Discusión
El objetivo principal del estudio actual era probar el primer principio de la CRH: que los planes de habla de PWS contienen un número anormalmente alto de errores de codificación fonológica. En la sección 4.1 argumentamos que sí. En la sección 4.2 se presentan a continuación los resultados de un análisis post hoc, cuyas conclusiones parecen incompatibles con el segundo principio del CRH: que las disfluencias de tartamudez se derivan principalmente de las reparaciones encubiertas de tales errores. Aunque estos hallazgos post hoc no ofrecen apoyo directo ni para las hipótesis de EXPLAN ni del Círculo Vicioso, son potencialmente compatibles con ambas.
4.1. Agrupar las diferencias en las tasas de error del habla
El hallazgo más importante del experimento actual es que el grupo PWS reportó significativamente más errores de inicio y orden de palabras que el grupo control, tanto en el habla interna como en el discurso abierto. Además, una proporción significativa de la variación en el número de errores (tanto de inicio como de orden) cometidos por los participantes era atribuible exclusivamente a la pertenencia a un grupo de participantes.
Para establecer si el mayor número de errores autorreportados por el grupo PWS reflejan un mayor número de errores realmente cometidos por ese grupo, investigamos si los dos grupos diferían o no con respecto a la vigilancia con la que informaron tales errores. Nuestros análisis revelaron que, en comparación con las calificaciones de los experimentadores, ambos grupos de participantes subestimaron sus errores en una medida similar. Cuando investigamos la exactitud con la que los participantes reportaron errores individuales, nuevamente no había diferencia entre PWS y PNS. Tomados en conjunto, estos análisis muestran que las proporciones de errores codificados por el experimentador auto-reportados por cada grupo no difieren, un hallazgo en línea con estudios previos que han comparado las capacidades de PWS y controles para detectar errores fonémicos en el habla grabada (Postma & Kolk, 1992; Sasisekaran & De Nil, 2006).
El apoyo a la afirmación de que esta relación es válida para el habla interior se puede deducir de las actuaciones de los dos grupos al informar de sus errores manifiestos en condiciones de enmascaramiento auditivo, donde los autoinformes se pueden comparar con calificaciones de experimentadores. Esto se debe a que, en condiciones de enmascaramiento auditivo, los oradores se ven privados de retroalimentación auditiva y, por lo tanto, se ven obligados a depender en gran medida de la supervisión interna (es decir, la supervisión a través del bucle interno) detectar sus errores manifiestos de la misma manera que monitorean los errores en el habla interna. La ausencia de cualquier enmascaramiento significativo por las interacciones grupales en los análisis del discurso abierto puede ser tomada como evidencia adicional de que los dos grupos están vigilantes en un grado similar al monitorear su discurso interno.
Por lo tanto, nuestros hallazgos sugieren fuertemente que el número significativamente mayor de errores de inicio-fonema y orden de palabras auto-reportados por el grupo PWS en el habla interna refleja un mayor número de errores (fonema y orden de palabras) que realmente ocurren en los planes de habla de ese grupo. Por lo tanto, apoyan el primer principio de la CRH.
4.2. Reparación encubierta de errores
El experimento actual fue diseñado para minimizar el potencial de la actividad de reparación de errores encubiertos mediante instrucciones a los participantes para dar prioridad a hablar a tiempo al metrónomo (visual) en lugar de mantener un alto nivel de precisión. Por consiguiente, se preveía que las pautas de error de los dos grupos de afiliados no reflejarían en medida significativa la actividad de reparación de errores. El hallazgo de que, dentro de ambos grupos participantes, los errores de habla interna fueron significativamente más manifiestos que los propios errores de habla interna fue totalmente acorde con nuestras expectativas al respecto, en la medida en que sugiere que los errores que aparecen en el plan de discurso original no fueron reparados antes de la articulación abierta 5. Sin embargo, si la reparación del error encubierto juega un papel significativo en causar disfluencia en situaciones de habla de la vida real, podríamos haber esperado que los participantes con las puntuaciones más altas en las medidas de disfluencia relacionadas consituaciones de la vida hablando de haber cometido la mayoría de los errores durante el experimento tonguetwister. Sin embargo, esto no se reflejó en los resultados de nuestros análisis de regresión (efectos mixtos) de los errores del habla. Mientras que la membresía de grupo (i.e. si un participante fue diagnosticado o no como un PWS) se mantuvo como un predictor en todos los modelos de regresión más adecuados (indicando que la membresía de grupo predijo consistentemente la probabilidadde que un participante cometiera errores de inicio y orden de palabras), ni las autocalificaciones de dificultad de fluidez, ni el porcentaje de SLD en la tarea de lectura, ni ninguna de las interacciones relevantes se conservaron en ningún modelo.
Debido a que el PWS es a menudo relativamente fluido al leer, es posible que la tarea de lectura no proporcionara una prueba adecuada de la relación entre los errores del habla y el tartamudeo. También es posible que los predictores relacionados con la disfluencia fueran rechazados de los modelos de regresión porque compartían demasiada varianza con otros predictores ya presentes en los modelos. Para seguir explorando estas posibilidades, realizamos tres análisis post hoc utilizando únicamente los datos del grupo PWS. Específicamente, trazamos los errores de inicio interno y abierto de PWS contra: (a) sus disfluencies tartamudos por 100 sílabas en la tarea de conversación; (b) los disfluencies tartamudos por 100 sílabas en la tarea de lectura; y (c) sus auto-clasificaciones de dificultad para hablar con fluidez (ver Figs. 1-3). Sólo se revelaron dos correlaciones significativas en estas gráficas: Las disfluencies tartamudas de PWS en el habla conversacional se correlacionaron con sus errores (auto-reportados) de inicio abierto (r = 0.44, p = .012), y al experimentador reportó errores de inicio abierto (r = 0.43, p = .015). Patrones similares también fueron evidentes en las tramas de los errores de inicio abierto de PWS y su auto-calificación de dificultad hablando con fluidez (Fig. 3); sin embargo, dos valores atípicos impidieron que estas correlaciones alcanzaran significación.
La falta de correlación entre las tasas de error de inicio del habla interna de los participantes y sus tasas de disfluencia sugiere que las reparaciones encubiertas de errores de codificación fonológica no representan nada más que una proporción menor de las instancias de SLD en su discurso diario. Estas conclusiones, por lo tanto, no son compatibles con el segundo principio del CRH: que los disfluencies tartamudos en PWS son el resultado de reparaciones encubiertas de un gran número de errores de codificación fonológica. Si el tartamudeo implica una reparación encubierta del error, los errores en cuestión deben ser tan sutiles que los participantes no los denuncien, o deben originarse aguas abajo del plan del discurso, y por lo tanto sólo en el discurso interno cuando acompaña la articulación abierta (cf. Max, Guenther, Gracco, Ghosh, & Wallace, 2004).
En el estudio actual, no era factible intentar medir si el momento de los recitados de tonguetwister del habla interna del grupo PWS era más variable que el del grupo PNS. Por lo tanto, no podemos descartar la posibilidad de que la tartamudez pueda derivarse de una reparación encubierta inadecuada de pequeñas pausas y otros marcadores prosódicos en los planes de discurso de PWS como se postula en la Hipótesis del Círculo Vicioso (Vasic & Wijnen, 2005; véase también Lickley et al., 2005). Tampoco podemos descartar la posibilidad de que PWS esté hipervigilante hacia tales señales, aunque el paradigma experimental podría potencialmente adaptarse para explorar estas posibilidades. Sin embargo, si, como proponen Vasic y Wijnen (2005), las disfluencies tartamudas en PWS están relacionadas con la hipervigilancia con respecto a las señales prosódicas sutiles, se necesita una explicación de por qué PWS no muestra un hiper-correspondientevigilancia con respecto a los errores fonológicos que cometen en el habla interior y abierta, y por qué las señales o irregularidades prosódicas sutiles conducirían a altos niveles de actividad de reparación de errores cuando los errores de codificación fonológica gruesa aparentemente no lo hacen.
Nuestro fracaso para encontrar cualquier correlación entre la frecuencia de los errores de habla interna y los SLD es compatible con la hipótesis de EXPLAN, y es ciertamente posible que el mayor número de errores de inicio y de orden de palabras realizados por PWS fueron simplemente un ladoefecto del deterioro de la codificación del lenguaje, pero no contribuyó por sí mismo a la producción de SLD. De acuerdo con EXPLAN, también es posible que una proporción de los errores perseverantes cometidos por los participantes puedan haber resultado de un hábito establecido de repetir segmentos o palabras fácilmente disponibles con el fin de seguir adelante al experimentar dificultades de codificación (cf. Howell & Sackin, 2001). Sin embargo, la verificación de estas posibilidades requeriría una mayor investigación.
5. También sugiere que una proporción de los errores manifiestos de los participantes probablemente se originaron aguas abajo del plan de discurso (en procesos relacionados con la generación de comandos motores).
Fig. 1. Diagramas de dispersión que muestran, para cada participante que tartamudea, el número total de errores de inicio (eje x) trazados contra disfluencies en forma de tartamudeo por 100 sílabas, medidos a partir de la tarea de habla conversacional (eje y). De izquierda a derecha, las tres parcelas muestran números crudos de errores de inicio en (1) el habla interior; (2) el habla abierta (auto-informes); y (3) el habla abierta (calificaciones del experimentador).
Fig. 2. Diagramas de dispersión que muestran, para cada participante que tartamudea, el número total de errores de inicio (eje x) trazados contra disfluencies en forma de tartamudeo por 100 sílabas, medidos a partir de la tarea de lectura (eje y). De izquierda a derecha, las tres parcelas muestran números crudos de errores de inicio en (1) el habla interior; (2) el habla abierta (auto-informes); y (3) el habla abierta (calificaciones del experimentador).
Fig. 3. Diagramas de dispersión que muestran, para cada PWS, el número total de errores de inicio (eje x) trazados contra auto-clasificaciones de dificultad hablando con fluidez en 10 situación de habla común (eje y). De izquierda a derecha, las tres parcelas muestran números crudos de errores de inicio en (1) el habla interior; (2) el habla abierta (auto-informes); y (3) el habla abierta (calificaciones del experimentador). La línea de regresión ininterrumpida representa la relación entre las dos variables cuando se excluyen dos valores atípicos (marcados con *).
4.3. El papel de la memoria de trabajo
Debido a que la intención original detrás del experimento actual era comparar las tasas de error de PWS con las de los controles coincidentes, las diferencias en las puntuaciones digitspan de los participantes se han tratado como una variable de confusión potencial. Las principales preocupaciones fueron que los participantes con dígitos más cortos pueden (a) encontrar más difícil recordar los tonguetwisters y, por lo tanto, cometer más errores, y (b) tener más dificultad para recordar sus errores y, por lo tanto, tienden a no reportarlos (o mal reportarlos). Así, en todos los análisis de regresión, cualquier varianza atribuible a las diferencias en los dígitos de los participantes se variaba primero al introducir digitspan como primer predictor. Sin embargo, se ha propuesto (p. ej., Bajaj, 2007) que las alteraciones de (diversos aspectos de) la memoria de trabajo pueden estar directamente implicadas en la tartamudez. A la luz de estas propuestas, cabe señalar que el digitspan era en sí mismo un importante predictor de las tasas de error autorreportadas; y, en línea con los estudios que han reportado pobres habilidades de repetición no verbal en PWS (Anderson et al., 2006; Hakim & Ratner, 2004; Ludlow et al., 1997), nuestros hallazgos actuales sugieren que las limitaciones de memoria de trabajo pueden jugar un papel en las tasas de error de habla más altas que se encuentran en PWS. Esto quizás no sea sorprendente teniendo en cuenta la estrecha asociación entre la memoria de trabajo y la codificación fonológica (Acheson & MacDonald, 2009a, 2009b).
4.4. Advertencias
4.4.1. Validez ecológica del estudio
Varios estudios han encontrado que los signos de deterioro del lenguaje sólo se hacen evidentesen SMP en condiciones de aumento de la carga cognitiva (p. ej., Bosshardt et al., 2002; Weber-Fox et al., 2004). A la luz de estos hallazgos, parece que el paradigma experimental actual debe haber sido lo suficientemente exigente cognitivamente como para revelar diferencias entre los dos grupos participantes. Sin embargo, el paradigma tonguetwister no requería que los participantes compusieran sus propias declaraciones o que asistieran a la codificación prosódica, y tampoco les obligaba a controlar si eran entendidos por sus compañeros de conversación o a asistir a las respuestas de los compañeros de conversación. Por lo tanto, puede haber sido menos exigente cognitivamente que muchas de las situaciones de habla comúnmente encontradas por los participantes en la vida real. Por lo tanto, es posible que los errores de codificación del lenguaje puedan ocurrir con mucha más frecuencia en el SMP en las situaciones cognitivamente exigentes que se encuentran en su vida cotidiana que en el experimento tonguetwister.
4.4.2. Omisiones de palabras
Junto con la instrucción de hablar a tiempo al metrónomo (visual), también se instruyó a los participantes a saltarse cualquier palabra que sintieran probable tartamudear. Esto era para asegurarse de que sus recitados abiertos se pronunciaban con fluidez y a la velocidad de habla correcta. Suponemos que la tartamudez sólo ocurre en el habla abierta, así que no esperábamos que esta instrucción causara que los participantes se saltearan las palabras en la condición silenciosa (del habla interior). Sin embargo, no podemos descartar la posibilidad de que, en el grupo PWS, se haya omitido una proporción de palabras porque estaban asociadas con experiencias pasadas de tartamudez. Si estas palabras no se hubieran omitido, las tasas de error del habla interna de los participantes que tartamudean podrían haber sido aún mayores.
4.4.3. La eficacia del enmascaramiento auditivo
Es posible que el enmascaramiento auditivo no haya bloqueado completamente la retroalimentación auditiva, especialmente la retroalimentación o sea. Además, como la retroalimentación cinestésica siguió estando disponible para los participantes en la condición enmascarada, los participantes pueden haber seguido utilizando uno o ambos de estos canales de retroalimentación sensorial hasta cierto punto para la detección de errores. En estudios futuros, un bloqueo más efectivo de la retroalimentación sensorial, quizás a través de una combinación de métodos, incluyendo enmascaramiento auditivo y vibración tisular, puede revelar que la exactitud de auto-reporte de errores del habla interna (i.e. en ausencia de retroalimentación auditiva o kinestésica) es algo inferior a lo que sugieren nuestros datos. Cualquiera que sea el caso, en el presente estudio, la tendencia (no significativa) hacia una peor auto-notificación de errores en condiciones de enmascaramiento auditivo era evidente en una medida similar en ambos grupos de participantes, así que no hay evidencia de que los dos grupos utilizaran cualquier retroalimentación sensorial disponible para ellos en diferentes grados. No obstante, en futuros estudios se podrían utilizar métodos más eficaces de bloqueo de la retroalimentación para controlar esas posibilidades.
4.4.4. La naturaleza del habla interior
En el estudio actual hemos adoptado una perspectiva de Levelt (1983, 1989) sobre el habla interior, equiparándolo con el bucle interno de Levelt, en la medida en que proporciona una manera de inspeccionar el estado de los planes del habla mantenidos en un búfer articulatorio antes de su liberación para la ejecución motora. Sin embargo, es posible que el habla interna se pueda derivar de la entrada de una fuente diferente o incluso de un número de fuentes, dependiendo de las cuales están disponibles (ver Postma, 2000, para una revisión). Así, por ejemplo, durante las condiciones enmascaradas abiertas del experimento actual, el habla interna puede haber sido derivada, al menos en parte, de la descarga corolaria de comandos motores. En cualquier caso, hasta que las fuentes que contribuyen al habla interior puedan aclararse aún más, seguirá habiendo cierta incertidumbre en cuanto a la medida en que los errores percibidos en el discurso interno reflejan errores que han surgido durante la formulación del plan de discurso en lugar de durante la formulación de comandos motores.
5. Conclusiones
Cuando se ven obligados a hablar a una velocidad de habla fija, los adultos que tartamudean cometen más errores de inicio y orden de palabras que los controles de edad, normalmente fluidos. Además, la mayoría de estos errores tienen su origen en el plan del habla, antes del inicio de la articulación. Estos hallazgos representan evidencia importante en línea con el primer principio de la Hipótesis de Reparación Encubierta (Postma & Kolk, 1993).
Sin embargo, la falta de correlación entre la frecuencia de los errores del habla interna de los participantes y la frecuencia de sus disfluencies enLas situaciones de vida hablando sugieren que es poco probable que la reparación encubierta de errores de codificación fonológica contribuya significativamente a la manifestación de los SLD en el habla cotidiana. Por lo tanto, estas conclusiones son incompatibles con el segundo principio de la hipótesis de reparación encubierta.
En línea con la hipótesis de EXPLAN, es posible que el mayor número de errores de inicio y de orden de palabras cometidos por PWS sean un efecto secundario del deterioro de la codificación del lenguaje, pero no contribuyan en sí mismos a la producción de SLD. Sin embargo, también es posible que, en PWS, las disfluencias tartamudas puedan derivarse de la reparación encubierta de errores de cronometraje o prosódicos, como proponen Vasic y Wijnen (2005), o reparaciones encubiertas de errores que ocurren aguas abajo de la codificación fonológica, durante la formulación de comandos motores. Es necesario seguir investigando para explorar estas posibilidades.
Agradecimientos
La preparación de este artículo fue apoyada por el Consejo de Investigación Económica y Social del Reino Unido (ESRC), número de subvención: ES/ G01230X/1. Los autores también desean agradecer a la British Stammering Association y a los grupos regionales de autoayuda que nos pusieron en contacto con muchos de los participantes.
Apéndice A. Educación permanente
(1) ¿Cuál de las siguientes no es verdad? 
(a) Tanto la Hipótesis de Reparación Encubierta como el atributo EXPLAN de disfluencies tartamudos para retardar la formulación del lenguaje en relación con la velocidad del habla. 
(b) Tanto la Hipótesis de Reparación Encubierta como EXPLAN proponen que en comparación con los hablantes normalmente fluidos, las personas que tartamudean cometen más errores de codificación fonológica. 
(c) Tanto la Hipótesis de Reparación Encubierta como EXPLAN proponen que las disfluencias tartamudas implican la cancelación y reformulación de los planes de habla. 
(d) a y b son ambos falsos. 
(e) b y c son ambos falsos.
(2) ¿Cuál fue la razón principal para incluir el enmascaramiento auditivo en el experimento? 
(a) Para hacer que los participantes se articulen más claramente. 
(b) Distraer la atención de los participantes de los errores en su discurso interior. 
(c) Verificar si la ausencia de retroalimentación auditiva llevó a una disminución en la exactitud de los autorreportes de errores de los participantes. 
(d) Aumentar el número de errores cometidos por los participantes. 
(e) Ayudar a los participantes a centrarse en la tarea.
(3) ¿Cuál fue la razón de utilizar modelos de regresión para analizar los resultados? 
(a) Determinar las contribuciones independientes de una variedad de factores (y sus interacciones) hacia la probabilidad de cometer un error. 
(b) Para habilitar un análisis simultáneo de más de una variable dependiente. 
(c) Para investigar cómo las variables dependientes interactúan entre sí. 
(d) a y b. 
(e) b y c
(4) ¿Por qué se investigaron las posibles diferencias de grupo en la vigilancia? 
(a)Porque, según la Hipótesis de Reparación Encubierta, en comparación con los hablantes normalmente fluidos, las personas que tartamudean monitorean su habla interna más vigilantemente. 
(b) Debido a que la información desproporcionada de errores por parte de cualquiera de los dos grupos podría haber confundido los resultados y llevado a conclusiones inválidas. 
(c) Aclarar si los participantes estaban prestando suficiente atención a la tarea. 
(d) Todo lo anterior.
(5) ¿Por qué los autores concluyeron que la reparación encubierta del error no explica la mayoría de las disfluencies tartamudeantes en las personas que tartamudean? 
(a) Porque, a pesar de cometer más errores en el habla interna, los participantes que tartamudeaban no eran fluidos al recitar las tonguetwisters. 
(b) Debido a que no se encontró correlación entre el número de errores de habla interna cometidos por los participantes y el porcentaje de sílabas tartamudeaban mientras leían un pasaje en voz alta. 
(c) Porque no se encontró correlación entre el número de errores de habla interna cometidos por los participantes y su auto-calificación de dificultad para hablar con fluidez en diez situaciones comunes. 
(d) a y b. 
(e) b y c.
Apéndice B. Materiales suplementarios
Los materiales suplementarios asociados con este artículo se pueden encontrar, en la versión en línea, en doi:10.1016/j.jcomdis.2010.11.004.