李景青 黃鳳英 蔡永明

隨著社會經(jīng)濟的快速發(fā)展,醫(yī)學(xué)技術(shù)也隨之快速發(fā)展和進步,這對于疾病診斷及治療來說,發(fā)揮了十分重要的作用。在醫(yī)療技術(shù)快速發(fā)展的背景環(huán)境下,針對于聲帶病變及其嚴(yán)重程度的分析,噪音學(xué)分析是一種行之有效的方法。該方法在聲帶病變篩查中,對患者無痛苦,易于被患者接受,并且能夠?qū)崿F(xiàn)對聲帶病變及其嚴(yán)重程度的有效分析,從而提升聲帶病變的治療效果。同時,噪音分析檢查方法的應(yīng)用,具有簡單易行、成本低等特點,有利于基層醫(yī)院對該方法進行應(yīng)用。通過研究基層醫(yī)院噪音分析檢查在聲帶病變篩查及其嚴(yán)重程度分析中的應(yīng)用,提升聲帶病變檢查的效果及質(zhì)量,促進疾病的有效治愈。

1 資料與方法

1.1 一般資料 選取2019 年7 月～2020 年7 月就診于本院的聲帶病變患者50例作為觀察組,其中男39例,女11 例；平均年齡(46.8±12.3)歲；平均病程(1.8±0.8)年。另選取同期50 例聲帶正常者作為對照組,其中男35 例,女15 例；平均年齡(46.4±12.1)歲。兩組一般資料比較,差異無統(tǒng)計學(xué)意義(P＞0.05),具有可比性。見表1。

表1 兩組一般資料比較(n,±s)

表1 兩組一般資料比較(n,±s)

注：兩組比較,P＞0.05

1.2 納入標(biāo)準(zhǔn)

1.2.1 觀察組納入標(biāo)準(zhǔn) ①患者均有明顯的咽部不適癥狀,并且伴有不同程度的聲音沙啞,并且經(jīng)過病理診斷證實；②于間接喉鏡、電子喉鏡、動態(tài)喉鏡下可見聲帶邊緣出現(xiàn)腫狀隆起；③病理報告顯示喉黏膜上皮增生,呈現(xiàn)腫狀凸起,并有不全角化,確診為喉部腫物癥狀；④檢查前未經(jīng)過手術(shù)和藥物治療［1］。

1.2.2 對照組納入標(biāo)準(zhǔn) ①無聲帶病史的健康者,不存在發(fā)音系統(tǒng)障礙史,并且沒有經(jīng)過專業(yè)的噪音訓(xùn)練；②通過電子喉鏡、動態(tài)喉鏡觀察,可見聲帶正常的運動,并且研究對象聲帶邊緣光滑；③近1 個月內(nèi)未出現(xiàn)上呼吸道感染［2］。

1.3 方法 兩組均進行噪音分析檢查。在開展噪音分析檢查過程中,選擇德國的LingWAVES 進行嗓音分析檢查,并且在隔音環(huán)境下進行檢查［3,4］。環(huán)境噪聲控制在45 dB(A)以下,受測者保持正坐位,受試者在檢查過程中,需要對頭部進行相對固定,并且與話筒保持30 cm 的距離,并進行發(fā)元音/a/,持續(xù)時間在5 s 以上,對發(fā)音平穩(wěn)段進行截取,以此作為分析聲樣,并連續(xù)測量3 次,選擇3 次的平均值［5］。通過以平穩(wěn)發(fā)聲時獲取的噪音數(shù)據(jù)特點進行測試,分析患者發(fā)聲時的噪音參 數(shù)Jitter、Shimmer、NNE、HNR、CQP、SNR 及 總體嚴(yán)重程度［6,7］。

1.4 觀察指標(biāo) 比較兩組噪音分析參數(shù),包括Jitter、Shimmer、NNE、HNR、CQP、SNR［8］。

1.5 統(tǒng)計學(xué)方法 采用SPSS17.0 統(tǒng)計學(xué)軟件對數(shù)據(jù)進行處理。計量資料以均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差(±s)表示,采用t 檢驗；計數(shù)資料以率(%)表示,采用χ2檢驗。P＜0.05 表示差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

2 結(jié)果

觀察組患者的Jitter(0.3±0.2)%、Shimmer(2.1±1.1)%、NNE(-10.6±3.4)dB 均 高 于 對 照 組 的(0.2±0.1)%、(1.3±0.5)%、(-14.1±4.9)dB,HNR(24.2±5.5)dB、CQP(7.7±3.9)dB、SNR(23.5±4.5)dB 均低于對照組的(27.2±3.1)、(16.7±6.3)、(26.7±3.5)dB,差異具有統(tǒng)計學(xué)意義(P＜0.05)。見表2。

表2 兩組噪音分析參數(shù)比較(±s)

表2 兩組噪音分析參數(shù)比較(±s)

注：與對照組比較,aP＜0.05

3 討論

結(jié)合上述分析來看,本院在對聲帶病變篩查及嚴(yán)重程度分析過程中,采用多媒體電子計算機,利用LingWAVES 軟件系統(tǒng)進行噪音分析,取得了良好的醫(yī)學(xué)實踐效果［9］。結(jié)合聲帶構(gòu)造和發(fā)生機制對比結(jié)果來看,聲帶位于室?guī)У南路?左右各一,主要由聲韌帶、聲帶肌、黏膜3 個部分組成。由于受到聲帶特殊組織學(xué)結(jié)構(gòu)的影響,人類發(fā)音是一個復(fù)雜的過程。受到噪音疾病的影響,可能導(dǎo)致發(fā)音障礙問題,主要分為兩大類,分別是言語缺陷和學(xué)語障礙,其中言語缺陷表現(xiàn)為學(xué)語遲緩、言語困難、失語癥；學(xué)語障礙表現(xiàn)為學(xué)語能力存在一定的滯后性［10］。針對于這一情況,在進行噪音評估過程中,通過借助噪音分析檢查,對患者聲帶病變情況進行針對性的分析,結(jié)合噪音評估參數(shù),對患者的聲帶病變情況進行有效地檢測,并針對于病變情況及噪音情況,做好針對性的治療。通過噪音分析,利用噪音分析軟件對聲學(xué)參數(shù)進行分析,并對噪音中的噪音成分進行有效地檢查,從而做好檢測分析,以把握其嚴(yán)重程度,實現(xiàn)針對性的處理。

因此,隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展及其在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用,噪音檢測實現(xiàn)了無創(chuàng)、非侵入性的發(fā)展模式,對噪音疾病缺乏客觀指標(biāo)的問題進行了有效地改善,能夠使聲帶病變篩查及嚴(yán)重程度分析變得更加客觀、準(zhǔn)確。計算機系統(tǒng)在噪音檢測中,改變了噪音疾病缺乏客觀評估的問題,突出量化特點。因此,在新的形勢下,基層醫(yī)院噪音分析檢查工作開展,要注重做好技術(shù)創(chuàng)新,把握病理噪音,做好針對性的評價,對嗓音損害程度進行科學(xué)、合理的評價,并對療效做好分析,把握嚴(yán)重程度,從而提升聲帶病變篩查及診斷效果,對患者進行更加有效地治療。