Görüntüleme (gezinme ile): 1 -- Görüntüleme (arama ile): -- IP: 10.8.119.234,216.73.217.16 -- Ziyaretçi Sayısı:

Özgün Başlık
Unipolar Depresyon ve Bipolar Manide Konuşma İçeriğinin Ayırt Ediciliği : "Genel Çözümleyici" Bilgisayar Programı Temelli Bir İnceleme

Yazarlar
Aslı Tuğba Esen, Ahmet Levent Mete, Necip Çapraz, Almıla Erol

Dergi Adı
Türk Psikiyatri Dergisi

Cilt
2026, Cilt 36, ss. 272-280

Anahtar Kelimeler
Bipolar Bozukluk ; Depresif Bozukluk ; Dil ; Dil Bilim ; Genel Çözümleyici ; Konuşma

Özet
Amaç : Ruhsal hastalıklarda konuşma bozuklukları genellikle kronik seyirlidir ve kötü gidiş için risk oluşturur. Son dönemde bilgisayar teknolojisi kullanan araçlar ile ruhsal hastalıklarda konuşmanın farklı özellikleri incelenebilmektedir. Çalışmamızın amacı depresyon ve manide konuşma içeriğinin incelenmesi ve tanı gruplarını ayırt eden temaların araştırılmasıdır. Yöntem : Çalışmaya depresyon tanılı 30 hasta, bipolar bozukluk mani dönemi tanılı 30 hasta ve 30 sağlıklı kontrol alındı. Tüm katılımcılara DSM-IV Eksen I Bozuklukları için Yapılandırılmış Klinik Görüşme yapılarak tanı konuldu. Katılımcıların on dakika serbest konuşmaları istendi ve sonrasında konuşma içerikleri “Genel Çözümleyici (General Inquirer)’’ bilgisayar programı ile çözümlendi. Bu program Harvard Psikososyal Sözlük’te yer alan ve psikososyal, duygu, davranış, düşünce, doğal, kültürel çevre gibi konulardaki 83 temada kategorize edilen toplam 4919 sözcüğü katılımcıların ne düzeyde kullandığını incelemektedir. Bulgular : Konuşma içerik kategorileri ile tanı grupları %81 doğruluk oranı ile birbirinden ayırt edildi. Mani ve depresyon grubundaki hastalar konuşma içerik temalarına göre diskriminant analizinde aynı yönde kümelendiler. ‘’Kendi ‘’ ve ‘’akademik’’ temaları hasta ve kontrol gruplarını birbirinden ayırt edici gücü en yüksek temalardı. Sonuç : Mani ve depresyonda konuşma içeriği ruhsal hastalığı olmayan bireylerden farklıdır ve bilgisayar destekli çözümleme araçları ile tanı grupları birbirinden ve sağlıklı katılımcılardan ayırt edilebilir. Gelecekte konuşmanın yapısal, sessel, içerik özelliklerinin bir arada değerlendirildiği, daha gelişmiş bilgisayar teknolojilerinin kullanıldığı çalışmalar alanyazına katkı sağlayacaktır.

Başlık (Yabancı Dil)
Discrimination of Speech Content in Unipolar Depression and Bipolar Mania : a Computer-Based Analysis with "General Inquirer"

Anahtar Kelimeler (Yabancı Dil)
Bipolar Disorder ; Depression ; General Inquirer ; Language ; Linguistics ; Speech

Özet (Yabancı Dil)
Objective : Speech disorders in mental illnesses are usually chronic and associated with poorer outcome. Recently, different types of speech features in mental illnesses can be examined by computer technology. The aim of our study is to examine the content of speech in depression and mania and to investigate the themes that differentiate the diagnostic groups. Method : 30 patients diagnosed with depression, 30 patients diagnosed with bipolar disorder manic episode and 30 healthy control were included in the study. All participants were performed with the Structured Clinical Interview for DSM-IV Axis I Disorders. The participants were asked to speak free for ten minutes and then their speech content was analyzed with the “General Inquirer” computer program. This program analyzes the participants’ use of a total of 4919 words in the Harvard Psychosocial Dictionary, which are categorized in 83 themes on topics related to psychosocial, emotion, behavior, thought, natural and cultural environment. Results : The diagnostic groups were identified by speech content categories with an accuracy rate of 81%. Patients in mania and depression groups were clustered in the same direction in discriminant analysis by the themes of speech content. ‘’self’’ and ‘’academic’’ themes were the most discriminative categories between the patient and control groups. Conclusion : The content of speech in mania and depression is different from individuals without mental disorders and that computer-assisted analysis tools can distinguish diagnostic groups from each other and from healthy group. Future studies in which structural, vocal and content features of speech are evaluated together and used more advanced computer technologies will contribute to the literature.