Akademik Veri Yönetim Sistemi
16. Uluslararası Kulak Burun Boğaz ve Baş Boyun Cerrahisi Kongresi, 3. Ankara Foniyatri Günleri, Ankara, Türkiye, 11 - 13 Aralık 2025, (Özet Bildiri)
Amaç:
Multipl skleroz (MS), kortikobulber yol tutulumuna bağlı olarak erken dönemde fonasyon ve konuşma değişikliklerine yol açabilen kronik otoimmün bir hastalıktır. Bu çalışma, Türkçe konuşan MS hastalarında konuşma ve ses özelliklerini akustik parametreler, klinik veriler ve özbildirim ölçekleri aracılığıyla değerlendirmeyi amaçlamaktadır.
Yöntemler:
Çalışmaya 30 MS hastası ve 30 sağlıklı kontrolden oluşan toplam 60 birey dahil edilmiştir. Akustik analizler Multi Speech 3700 yazılımı ile temel frekans (F0) parametresi üzerinden yapılmış]r. Klinik değişkenler (MS alt tipi, hastalık süresi, EDSS) ve VHI-10/GRBAS skorları değerlendirilmiştir. Gruplar uygun istatistiksel yöntemlerle karşılaştırılmıştır.
Bulgular:
Multipl skleroz (40,9 ± 12,95 yıl) ve kontrol (37,21 ± 11,31 yıl) grupları arasında yaş açısından istatistiksel olarak anlamlı bir fark saptanmamıştır (p = 0,257). MS grubunda F0 değeri 189,23 Hz, kontrol grubunda ise 192,50 Hz olarak belirlenmiş olup iki grup arasında anlamlı fark görülmemiştir (p = 0,266). MS hastalarının %16,7’sinde larengofarengeal reflü ile ilişkili semptomlar saptanmıştır. VHI-10 skorları iki hastada referans değerlerin üzerindedir ve bu bireylerde GRBAS skorları da yüksektir. Alt tipi bilgisine ulaşılabilen 11 MS hastasının %63,6’sının RRMS, %27,3’ünün PPMS ve %9,1’inin ise SPMS tipinde olduğu belirlenmiştir.
Sonuç:
Türkçe konuşan MS hastalarında ses ve konuşma özelliklerinde subklinik düzeyde değişiklikler görülebilir. Jiuer, shimmer ve HNR gibi akustik parametreler fonatuvar kontrol bozukluklarının erken göstergeleri olarak kullanılabilir. Akustik analizlerin klinik MS izlem protokollerine entegre edilmesi, fonksiyonel progresyonun daha duyarlı biçimde değerlendirilmesine katkı sağlayabilir.
Anahtar Kelimeler: Multipl skleroz, akustik analiz, fonasyon, konuşma bozukluğu, temel frekans
Kaynaklar
1. Romero-Arias, T., Hernández-Velasco, R., Betancort, M., Mena-Chamorro, P., Sabater Gálvez, L., & Pérez Del Olmo, A. (2025). Exploring biomechanical correlates in voice analysis of multiple sclerosis patients. Folia Phoniatrica et Logopaedica, 77(2), 147–160. hups://doi.org/10.1159/000540457
2. Yaşar, Ö., Tahir, E., Erensoy, I., & Terzi, M. (2024). Comparing dysphonia severity index, objective, subjective, and perceptual analysis of voice in patients with multiple sclerosis and healthy controls. MulOple Sclerosis and Related Disorders, 82, 105378. hups://doi.org/10.1016/j.msard.2023.105378
3. Crispiatico, V., Baldanzi, C., Bertuleë, M., Grassi, S., Tedeschi, F., Groppo, E., Rovaris, M., Cauaneo, D., & Vitali, C. (2023). Factors associated with treatment-related changes in voice volume in people with multiple sclerosis. InternaOonal Journal of MS Care, 25(1), 1–7. hups://doi.org/10.7224/1537-2073.2021-056
4. Feijó, A. V., Parente, M. A., Behlau, M., Haussen, S., de Veccino, M. C., & Mar>gnago, B. C. (2004). Acoustic analysis of voice in multiple sclerosis pa>ents. Journal of Voice, 18(3), 341–347. hups://doi.org/10.1016/j.jvoice.2003.05.004
5. Plotas, P., Nanousi, V., Kantanis, A., et al. (2023). Speech disorders in mul>ple sclerosis: A narra>ve review of the current literature. European Journal of Medical Research, 28, 252.hups://doi.org/10.1186/s40001-023 01230-3
6. Kieling, M. L. M., Finkelsztejn, A., Konzen, V. R., dos Santos, V. B., Ayres, A., Klein, I., Rothe-Neves, R., & Olchik, M. R. (2023). Ar>culatory speech measures can be related to the severity of multiple sclerosis. FronOers in Neurology, 14, 1075736. hups://doi.org/10.3389/fneur.2023.1075736
7. Noffs, G., et al. (2024). Longitudinal objec>ve assessment of speech in mul>ple sclerosis via automated acoustic analysis. MulOple Sclerosis and Related Disorders, 79, 105194. hups://doi.org/10.1016/j.msard.2024.105194
8. Dias, M., Dörr, F., Garthof, S., Schäfer, S., Elmers, J., Schwed, L., Linz, N., Overell, J., Hayward-Koennecke, H., Tröger, J., König, A., Dillenseger, A., Tackenberg, B., & Ziemssen, T. (2024). Detecting fatigue in multiple sclerosis through automatic speech analysis. FronOers in Human Neuroscience. hups://doi.org/10.3389/fnhum.2024.1449388
9. Garthof, S., Schäfer, S., Elmers, J., Schwed, L., Linz, N., Boggiano, T., Chatham, C., Overell, J., Hayward Koennecke, H., Tröger, J., Dillenseger, A., Tackenberg, B., & Ziemssen, T. (2025). Speech as a digital biomarker in multiple sclerosis: Automatic analysis of speech metrics using a multi-speech-task protocol in a cross-sectional MS cohort study. MulOple Sclerosis Journal. Advance online publication.
10. Bauer, V., Aleric, Z., Jancic, E., Knezevic, B., Prpic, D., & Kacavenda, A. (2013). Subjective and perceptual analysis of voice quality and relationship with neurological dysfunction in multiple sclerosis patients. Clinical Neurology and Neurosurgery, 115(Suppl 1), S17–S20. hups://doi.org/10.1016/j.clineuro.2013.09.015
11. Doğan, M., Midi, İ., Yazici, M. A., Kocak, I., Günal, D., & Sehitoglu, M. A. (2007). Objective and subjective evaluation of voice quality in multiple sclerosis. Journal of Voice, 21(6), 735–740. hups://doi.org/10.1016/j.jvoice.2006.05.006
12. Romero-Arias, T., Delgado Hernández, J., Betancort, M., & Gálvez García, G. (2025). Voice alterations in multiple sclerosis: A systematic review and meta-analysis of acoustic parameters. J Journal of Voice. Advance online publication. hups://doi.org/10.1016/j.jvoice.2025.10.017
13. Bayazıt, Z. Z., & Sonkaya, A. R. (2019). Multipl skleroz erken tanısında ses analizi yönteminin kullanılabilirliğinin incelenmesi. Online Türk Sağlık Bilimleri Dergisi, 4(4), 413 427.hups://doi.org/10.26453/otjhs.479261