Uso del smartphone en telepráctica para trastornos de la voz. Una revisión desde el concepto de Mhealth

• Daniel Rodríguez Marconi ^[1] ; Camilo Morales ^[1] ; Polette Araya ^[1] ; Richard Ferrada ^[1] ; Manuel Ibarra ^[1] ; Maria Teresa Catrifol ^[1]
  1. [1] Universidad Católica de Temuco

     Universidad Católica de Temuco

     Temuco, Chile

     
• Localización: Revista de Investigación en Logopedia, ISSN-e 2174-5218, Vol. 12, Nº. 2, 2022
• Idioma: español
• DOI: 10.5209/rlog.78550
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• Resumen

  • El uso de los smartphones y el concepto de mobile health (mHealth) es reciente en vocología y sus posibles beneficios en el tratamiento y entrenamiento vocal en contexto de telepráctica. Se realizó una revisión narrativa con el objetivo describir los beneficios de la mHealth a través del smartphone en el contexto de la telepráctica fonoaudiológica de los trastornos vocales. Se buscaron artículos científicos en Pubmed, ScienceDirect y Google Scholar, asociados al uso del smartphone en vocología, considerando voces humanas normales, patológicas y voces sintéticas; relacionados a la intervención, evaluación, valoración, monitoreo, prevención, intervención, supervisión, educación, consulta y entrenamiento vocal. Se revisaron 42 estudios, de los cuales fueron seleccionados 15 de acuerdo a los criterios de inclusión. Los estudios analizados se relacionan con grabación de voz para análisis acústico con smartphone, teleterapia con smartphone y dispositivos periféricos para análisis vocal y seguimiento. Se destaca el potencial de los dispositivos móviles para incrementar accecibilidad, reducir costos y favorecer el seguimiento terapéutico con medidas objetivas en diversos contextos de salud vocal

• Referencias bibliográficas
  • Cesari, U., De Pietro, G., Marciano, E., Niri, C., Sannino, G., & Verde, L. (2018). Voice disorder detection via an m-health system: Design...
  • Chan, M. Y., Chu, S. Y., Ahmad, K., & Ibrahim, N. M. (2021). Voice therapy for Parkinson’s disease via smartphone videoconference in Malaysia:...
  • Cortés, J. P., Espinoza, V. M., Ghassemi, M., Mehta, D. D., Van Stan, J. H., Hillman, R. E., Guttag, J. V., & Zañartu, M. (2018). Ambulatory...
  • Doarn, C. R., Zacharias, S., Keck, C. S., Tabangin, M., Dealarcon, A., & Kelchner, L. (2019). Design and implementation of an interactive...
  • Dubey, H., Goldberg, J. C., Abtahi, M., Mahler, L., & Mankodiya, K. (2015). EchoWear: smartwatch technology for voice and speech treatments...
  • Fujimura, S., Kojima, T., Okanoue, Y., Kagoshima, H., Taguchi, A., Shoji, K., Inoue, M., & Hori, R. (2020). Real-time acoustic voice analysis...
  • Grillo, E. U. (2017). An online telepractice model for the prevention of voice disorders in vocally healthy student teachers evaluated by...
  • Grillo, E. U. (2019). Building a successful voice telepractice program. Perspectives of the ASHA Special Interest Groups, 4(1), 100–110. https://doi.org/10.1044/2018_pers-sig3-2018-0014
  • Hegde, S., Shetty, S., Rai, S., & Dodderi, T. (2019). A survey on machine learning approaches for automatic detection of voice disorders....
  • Huang, X., Lin, J., & Demner-Fushman, D. (2006). Evaluation of PICO as a knowledge representation for clinical questions. AMIA ... Annual...
  • Kojima, T., Fujimura, S., Hori, R., Okanoue, Y., Shoji, K., & Inoue, M. (2019). An innovative voice analyzer “VA” smartphone program for...
  • Lavaissiéri, P., & Melo, P. E. D. (2017). Prototype app for voice therapy: a peer review. CoDAS, 29(1), e20150300. https://doi.org/10.1590/2317-1782/20172015300
  • Lebacq, J., Schoentgen, J., Cantarella, G., Bruss, F. T., Manfredi, C., & DeJonckere, P. (2017). Maximal ambient noise levels and type...
  • Llico, A. F., Zañartu, M., González, A. J., Wodicka, G. R., Mehta, D. D., Van Stan, J. H., & Hillman, R. E. (2015). Realtime estimation...
  • Manfredi, C., Lebacq, J., Cantarella, G., Schoentgen, J., Orlandi, S., Bandini, A., & DeJonckere, P. H. (2017). Smartphones offer new...
  • Maryn, Y., Roy, N., De Bodt, M., Van Cauwenberge, P., & Corthals, P. (2009). Acoustic measurement of overall voice quality: A meta-analysis....
  • Maryn, Y., Ysenbaert, F., Zarowski, A., & Vanspauwen, R. (2017). Mobile communication devices, ambient noise, and acoustic voice measures....
  • Mashima, P. A., Birkmire-Peters, D. P., Syms, M. J., Holtel, M. R., Burgess, L. P. A., & Peters, L. J. (2003). Telehealth: voice therapy...
  • Mehta, D. D., Zañartu, M., Feng, S. W., Cheyne, H. A. I., & Hillman, R. E. (2012). Mobile voice health monitoring using a wearable accelerometer...
  • Mesa, N. F. (2013). Revisión sistemática o revisión narrativa? Ciencia y Salud Virtual, 5(1), 1–4.
  • Munnings, A. J. (2020). The current state and future possibilities of mobile phone “Voice Analyser” applications, in relation to otorhinolaryngology....
  • Oliveira, G., Fava, G., Baglione, M., & Pimpinella, M. (2017). Mobile digital recording: adequacy of the iRig and iOS device for acoustic...
  • Remacle, A., Bouchard, S., Etienne, A. M., Rivard, M. C., & Morsomme, D. (2021). A virtual classroom can elicit teachers’ speech characteristics:...
  • Schuldt, T., Kramp, B., Ovari, A., Timmermann, D., Dommerich, S., Mlynski, R., & Ottl, P. (2018). Intraoral voice recording—towards a...
  • Serpanos, Y. C., Renne, B., Schoepflin, J. R., & Davis, D. (2018). The accuracy of smartphone sound level meter applications with and...
  • Syed, S. A., Rashid, M., & Hussain, S. (2020). Meta-analysis of voice disorders databases and applied machine learning techniques. Mathematical...
  • van Leer, E., & Porcaro, N. (2019). Feasibility of the fake phone call: An iOS app for covert, public practice of voice technique for...
  • Vogel, A. P., Rosen, K. M., Morgan, A. T., & Reilly, S. (2014). Comparability of modern recording devices for speech analysis: smartphone,...
  • Xue, S. A., & Lower, A. (2010). Acoustic fidelity of internet bandwidths for measures used in speech and voice disorders. The Journal...