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학술저널
저자정보
Hyeyoon Kim (Department of Brain and Cognitive Sciences, College of Natural Sciences, Seoul National University, Seoul, Republic of Korea) Seoyoung Kim (Department of Neuropsychiatry, Seoul National University Bundang Hospital, Seongnam, Republic of Korea) Subin Lee (Music and Audio Research Group, Graduate School of Convergence Science and Technology, Seoul National University, Seoul, Republic of Korea) Kyogu Lee (Music and Audio Research Group, Graduate School of Convergence Science and Technology, Seoul National University, Seoul, Republic of Korea) Euitae Kim (Department of Brain and Cognitive Sciences, College of Natural Sciences, Seoul National University, Seoul, Republic of Korea)
저널정보
대한신경정신의학회 PSYCHIATRY INVESTIGATION PSYCHIATRY INVESTIGATION Vol.21 No.8
발행연도
2024.8
수록면
822 - 831 (10page)
DOI
10.30773/pi.2023.0417

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Objective Extrapyramidal symptoms (EPS) are common side effects of antipsychotic drugs. Despite the growing interest in exploring objective biomarkers for EPS prevention and the potential use of voice in detecting clinical disorders, no studies have demonstrated the relationships between vocal changes and EPS. Therefore, we aimed to determine the associations between voice changes and antipsychotic dosage, and further investigated whether speech characteristics could be used as predictors of EPS.Methods Forty-two patients receiving or expected to receive antipsychotic drugs were recruited. Drug-induced parkinsonism of EPS was evaluated using the Simpson-Angus Scale (SAS). Participants’ voice data consisted of 16 neutral sentences and 2 second-long /Ah/utterances. Thirteen voice features were extracted from the obtained voice data. Each voice feature was compared between groups categorized based on SAS total score of below and above “0.6.” The associations between antipsychotic dosage and voice characteristics were examined, and vocal trait variations according to the presence of EPS were explored.Results Significant associations were observed between specific vocal characteristics and antipsychotic dosage across both datasets of 1–16 sentences and /Ah/utterances. Notably, Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) exhibited noteworthy variations in response to the presence of EPS. Specifically, among the 13 MFCC coefficients, MFCC1 (t=-4.47, p<0.001), MFCC8 (t=-4.49, p<0.001), and MFCC12 (t=-2.21, p=0.029) showed significant group differences in the overall statistical values.Conclusion Our results suggest that MFCC may serve as a predictor of detecting drug-induced parkinsonism of EPS. Further research should address potential confounding factors impacting the relationship between MFCC and antipsychotic dosage, possibly improving EPS detection and reducing antipsychotic medication side effects.
#Diagnosis #Parkinsonism #Drug side effects #Antipsychotics

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