Banca de DEFESA: MARIA JÚLIA GALINDO SOARES

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: MARIA JÚLIA GALINDO SOARES
DATA: 25/08/2025
HORA: 09:00
LOCAL: Laboratório Integrado de Estudos da Voz - LIEV
TÍTULO: MODELOS PARA A PREDIÇÃO DO ESTÁGIO DE PRONTIDÃO PARA TERAPIA DE VOZ
PALAVRAS-CHAVES: Modelo Transteórico; Voz; Disfonia; Fonoaudiologia; Aprendizado de Máquina.
PÁGINAS: 108
GRANDE ÁREA: Multidisciplinar
ÁREA: Interdisciplinar
RESUMO: A avaliação da voz é multidimensional por abordar diversos aspectos, como os principais métodos de avaliação: o julgamento perceptivo-auditivo (JPA), a avaliação acústica, a avaliação laringológica e a autoavaliação. Essa última contempla aperspectiva do paciente e proporciona informações da vivência sobre sintomas, impactos na qualidade de vida e aspectos cognitivos comportamentais relativos à voz. O estágio de prontidão para terapia de voz surge nesse contexto e reflete a disposição do paciente em adotar mudanças que contribuam para o seu comportamento vocal. Avaliar as características individuais que influenciam a prontidão permite uma intervenção mais direcionada e eficaz. Ademais, a utilização de modelos deaprendizagem de máquina para a predição dos estágios de prontidão representa uma inovação para agregar a tomada de decisão clínica na área de avaliação e tratamentode disfonia. Desta forma, o objetivo desta pesquisa é elaborar e avaliar modelos dedecisão para predição do estágio de prontidão para terapia fonoaudiológica de voz. Trata-se de um estudo observacional, transversal e quantitativo. A população é composta por participantes, de ambos os sexos, que buscam atendimento no Laboratório Integrado de Estudos da Voz, da Universidade Federal da Paraíba. Os instrumentos utilizados foram: o Protocolo de Anamnese e Avaliação Vocal e a Escala University of Rhode Island Change Assessment - Voice Validated, Índice de Desvantagem Vocal, a Escala de Qualidade de Vida em Voz, a Escala de Sintomas Vocais e a Escala de Desconforto do Trato Vocal. Além disso, foi realizada a coleta de amostras vocais para realização do JPA e extração de medidas acústicas, os pacientes também realizaram exame laríngeo. Realizou-se análise estatísticadescritiva das variáveis quantitativas e qualitativas. A amostra foi composta por 236 indivíduos, divididos em dois grupos dos estágios de prontidão: contemplação e manutenção. Foram testados cinco algoritmos de aprendizado de máquina supervisionado: regressão logística, k-nearest neighbors (KNN), naive bayes, árvore de decisão e floresta aleatória. O desempenho dos modelos foi avaliado por meio de acurácia, sensibilidade, especificidade, entre outras medidas. Os resultados indicam que o modelo floresta aleatória teve o melhor desempenho nos dados da anamnese,com alta acurácia balanceada. Nos dados dos instrumentos de autoavaliação, os modelos apresentaram baixa sensibilidade. Nos dados do JPA, diagnóstico laríngeo e classificação da disfonia, os modelos regressão logística e naive bayes tiveram desempenho mais equilibrado, com acurácia razoável, e melhor sensibilidade e especificidade. Nas medidas acústicas, os modelos KNN, naive bayes e árvore dedecisão apresentaram alta sensibilidade. Nos modelos com dados combinados das diferentes dimensões da avaliação vocal, o KNN se destacou, apresentando boa acurácia e sensibilidade. Esses achados sugerem que modelos preditivos podem contribuir na identificação do estágio de prontidão, para possibilitar estratégias de intervenção mais direcionadas na terapia de voz.
MEMBROS DA BANCA:
Interno - 1147621 - ANA HERMINIA ANDRADE E SILVA
Presidente - 1668545 - ANNA ALICE FIGUEIREDO DE ALMEIDA QUEIROZ
Interno - 2634755 - LEONARDO WANDERLEY LOPES
Externo à Instituição - LETICIA CALDAS TEIXEIRA
Interno - 1584539 - MARCELO RODRIGO PORTELA FERREIRA