ภาพรวมการศึกษาบทบาทของตัวบ่งชี้ทางภาษาในการประเมินภาวะซึมเศร้าในประเทศไทย
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อสังเคราะห์งานวิจัยเกี่ยวกับตัวบ่งชี้ทางภาษาในการประเมินภาวะซึมเศร้าในประเทศไทย งานวิจัยนี้ใช้วิธีการวิเคราะห์เนื้อหาโดยแบ่งงานวิจัยออกเป็นหมวดหมู่ตามวัตถุประสงค์ของการวิจัย อย่างไรก็ตาม เนื่องจากงานวิจัยเกี่ยวกับตัวบ่งชี้ทางภาษาในการประเมินภาวะซึมเศร้าในประเทศไทยมีจำนวนเพียง 2 งานวิจัย ผู้วิจัยจึงนำงานวิจัยที่เกี่ยวข้องในต่างประเทศมาช่วยในการสังเคราะห์ข้อมูลด้วย ผลการวิจัยแบ่งเป็นตัวบ่งชี้ทางเสียงและตัวบ่งชี้ด้านถ้อยคำ ตัวบ่งชี้ทางเสียงที่สามารถใช้ประเมินภาวะซึมเศร้าในประเทศไทยได้ คือ การหยุดในการพูด ซึ่งค่าระยะเวลาของการหยุดในคนที่มีภาวะซึมเศร้าจะมากกว่าในคนที่ไม่มีภาวะซึมเศร้า 1.4-1.5 เท่า ส่วนถ้อยคำที่ใช้บ่งชี้ภาวะซึมเศร้าได้ คือ คำสรรพนามบุรุษที่ 1 และคำสรรพนาม “เรา” รวมถึงถ้อยคำแสดงความหดหู่ อ้างว้าง โทษตัวเอง และถ้อยคำแสดงความไร้ค่าของตนเอง งานวิจัยนี้นำเสนอมุมมองใหม่ว่าตัวบ่งชี้ทางภาษาที่ใช้สำหรับประเมินอาการซึมเศร้าควรใช้ตัวบ่งชี้ทางภาษา 2 ลักษณะขึ้นไป การสังเคราะห์งานวิจัยนี้ยังแสดงให้เห็นว่าในประเทศไทยยังขาดการวิเคราะห์ทางภาษาศาสตร์ที่สัมพันธ์กับภาวะซึมเศร้าอีกจำนวนมาก
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
- ข้อความรู้ใดๆ ตลอดจนข้อคิดเห็นใดๆ เป็นของผู้เขียนแต่ละท่านโดยเฉพาะ คณะมนุษยศาสตร์ มหาวิทยาลัยนเรศวร และกองบรรณาธิการวารสารมนุษยศาสตร์ฯ ไม่จำเป็นต้องเห็นพ้องด้วย
- บทความใดๆ ที่ตีพิมพ์ในวารสาร ถือเป็นลิขสิทธิ์ของวารสารมนุษยศาสตร์ หากต้องการตีพิมพ์ซ้ำต้องได้รับอนุญาตก่อน
References
กฤติเดช มิ่งไม้, วีรศักดิ์ เมืองไพศาล, สุวิทย์ เจริญศักดิ์, และณัฐกมล ชาญสาธิตพร. (2558). การสำรวจความชุกของภาวะซึมเศร้าของผู้ป่วยสูงอายุ ในคลินิกผู้สูงอายุ โรงพยาบาลศิริราช. ใน การประชุมวิชาการระดับชาติ สถาบันวิจัยและพัฒนา มหาวิทยาลัยราชภัฏกำแพงเพชร ครั้งที่ 2 (น. 143 – 153). กำแพงเพชร: มหาวิทยาลัยราชภัฏกำแพงเพชร.
จันทิมา อังคพณิชกิจ, อธิชาติ โรจนหัสดิน, และทรงพล อินทเศียร. (2562). ภาษา การสื่อสาร และโรคซึมเศร้า:การสำรวจแนวทางพัฒนาการสื่อสารด้านโรคซึมเศร้าเพื่อคุณภาพชีวิตที่ยั่งยืนของเยาวชนไทย. กรุงเทพฯ : ทุนจากสำนักงานกองทุนสนับสนุนการวิจัย.
ฉันทนา แรงสิงห์, และสถิตย์ วงศ์สุรประกิต. (2557). ปัจจัยทางสุขภาพจิตที่มีผลต่อพฤติกรรมการเรียน. พยาบาลสาร, 41(1), 123-132.
นันทิรา หงส์ศรีสุวรรณ์. (2559). ภาวะซึมเศร้า. วารสาร มฉก. วิชาการ, 19(38), 105-118.
วรรณคล เชื้อมงคล, ปรีดา รุ่งรัตนพงษ์พร, และสุรพงศ์ ฉันทะธัมมะ. (2550). ภาวะซึมเศร้าและความเสี่ยงต่อการคิดฆ่าตัวตายในนิสิตคณะเภสัชศาสตร์ มหาวิทยาลัยศรีนครินทรวิโรฒ. วารสารการแพทย์และวิทยาศาสตร์สุขภาพ, 25(2), 124-134.
วีรยุทธ ประพันธ์พจน์. (2559). พันธุกรรมกับโรคซึมเศร้า ลักษณะการถ่ายทอดทางพันธุกรรมของโรคซึมเศร้าในคนไทย. Thai Symposium, 9 มิถุนายน 2559 ศูนย์ราชการแจ้งวัฒนะ กรุงเทพฯ.
สุกัญญา รักษ์ขจีกุล. (2556). ภาวะซึมเศร้าและพฤติกรรมการฆ่าตัวตาย ในนิสิตมหาวิทยาลัยนเรศวร. วารสารสมาคมจิตแพทย์แห่งประเทศไทย, 58(4), 359-370.
สุทธานันท์ ชุนแจ่ม, โสภิณ แสงอ่อน, และทัศนา ทวีคูณ. (2554). การสำรวจงานวิจัยที่เกี่ยวกับภาวะซึมเศร้าในประเทศไทย. รามาธิบดีพยาบาลสาร, 17(3), 412-428.
สุมณฑา น้อยบุญเติม. (2556). ความสัมพันธ์ระหว่างภาวะซึมเศร้ากับความพึงพอใจในการปฏิบัติงานของพยาบาลในโรงพยาบาลสุราษฎร์ธานี. ปริญญาศิลปศาสตร์มหาบัณฑิต สาขาวิชาการจัดการภาครัฐและเอกชน บัณฑิตวิทยาลัย, มหาวิทยาลัยศิลปากร.
เหลียงเกาหลง, สุวรรณา อรุณพงค์ไพศาล, ปัตพงษ์ เกตุสมบูรณ์, สมเดช พินิจสุนทร, และปิยธิดา คูหิรัญยรัตน์. (2552). ภาวะซึมเศร้าและความบกพร่องเกี่ยวกับความรู้ ความเข้าใจของผู้สูงอายุในชุมชน จังหวัดขอนแก่น. วารสารสมาคมจิตแพทย์แห่งประเทศไทย, 54(4), 357-366.
อภินันท์ สิรรัตนจิตต์, นธี เหมมันต์, และสรัญญา โยะหมาด. (2562). การสังเคราะห์งานวิจัยด้านวิธีการวิจัยในหลักสูตรบริหารธุรกิจมหาบัณฑิต สาขาวิชาบริหารธุรกิจ คณะบริหารธุรกิจ มหาวิทยาลัยหาดใหญ่. ใน การประชุมหาดใหญ่วิชาการระดับชาติและนานาชาติ ครั้งที่ 9 (น. 445-453). สงขลา: มหาวิทยาลัยหาดใหญ่.
Alloy, L. B., Reilly–Harrington, N. A. Fresco, D. M., Whitehouse, W. G., & Zechmeister, J. S. (1999). Cognitive styles and life events in subsyndromal unipolar and bipolar mood disorders: Stability and prospective prediction of depressive and hypomanic mood swings. Journal of Cognitive Psychotherapy, 13(1), 21–40.
Ather, M. T., Ahmed, I., Waris, Q., & Zeeshan, Q. (2007). Depression in the elderly: Does family system play a role? A cross-sectional study. BMC Psychiatry, 7(57), 1-12.
Beck, A. T. (1986). Cognitive models of depression. Journal of Cognitive Psychotherapy, 1(1), 5–37.
Bernard, J. D., Baddeley, J. L., Rodriguez, B. F., & Burke, P. A. (2016). Depression, language, and affect: An examination of the influence of baseline depression and affect induction on language. Journal of Language and Social Psychology, 35(3), 317–326.
Bhuta, T., Patrick, L., & Garnett, J. D. (2004). Perceptual evaluation of voice quality and its correlation with acoustic measurements. Journal of Voice, 18(3), 299-304. doi: 10.1016/ j.jvoice .2003.12.004
Bishop, J. & Keating, P. (2012) Perception of pitch location within a speaker's range: Fundamental frequency, voice quality and speaker sex. The Journal of the Acoustical Society of America, 32(2), 1100-1112.
Breznitz, Z. (1992). Verbal indicators of depression. The Journal of General Psychology, 119(4), 351–363.
Buyukyilmaz, M. & Cibikdiken, A.O. (2016). Voice Gender Recognition Using Deep Learning. Advances in Computer Science Research, 58, 409–411.
Carvalho, N., Laurent, E. Noiret, N., Chopard, G., Haffen, E., Bennabi, D., & Vandel, P. (2015). Eye movement in unipolar and bipolar depression: A systematic review of the literature. Frontiers in Psychology, 6, 1809. doi:10.3389/fpsyg.2015.01809
Chen, Y.-H. & Jin, C. (2017). A corpus-based study of depressive language in online teen health communications. University of Nottingham.
Colling, J. (2003). Demystifying the clinical nursing research process: The literature review. Urologic Nursing Journal, 23(4), 297–9.
Cooper, H. & Lindsay, J. J. (1997). Research Synthesis and Meta-Analysis. In Bickman, L. & Rog, D. J. (eds.), Handbook of Applied Social Research Methods, pp. 315-337, California: Sage Foundation.
Cronin, P., Ryan, F., & Coughlan, M. (2008). Undertaking a literature review: a step-by-step approach. British Journal of Nursing, 17(1), 38-43.
Cruzes, D. S. & Dyba, T. (2011). Research synthesis in software engineering: A tertiary study. Journal of Information and Software Technology, 53(5), 440–455.
Cummins, N., Scherer, S., Krajewski, J., Schnieder, S., Epps, J. & Quatieri, T. (2015). A review of depression and suicide risk assessment using speech analysis. Speech Communication, 71, 10–49.
Darby, J. K. & Hollien, H. (1977). Vocal and speech patterns of depressive patients. Folia Phoniatrica, 29(4), 279-291.
Ellgring, H. & Scherer, K. R. (1996). Vocal indicators of mood change in depression. Journal of Nonverbal Behavior, 20(2), 83-110.
Ferszt, G. & Leveillee, M. (2006). How do you distinguish between grief and depression? Nursing, 36(9), 60-61.
France, D. J., Shiavi, R. G., Silverman, S., Silverman, M., Wilkes, M. (2000). Acoustical properties of speech as indicators of depression and suicidal risk. IEEE transactions on bio-medical engineering, 47(7), 829–837.
Gaikwad, S., Gawali, B. & Mehrotra, S.C. (2012). Gender identification using SVM combination of MFCC. Advances in Computational Research, 4(1), 69-73.
Garrard, J. (2017). Health Sciences Literature Review Made Easy: The Matrix Method. Burlington, MA: Jones & Bartlett Learning.
Girard, J. M., Cohn, J. F., Mahoor, M. H., Mavadati, S. & Rosenwald, D. P. (2013). Social risk and depression: Evidence from manual and automatic facial expression analysis. In 2013 10th IEEE International Conference and Workshops on Automatic Face and Gesture Recognition (FG) (pp. 1-8). Shanghai: IEEE.
Greden J. F. & Carroll, B. J. (1980). Decrease in speech pause times with treatment of endogenous depression. Biological Psychiatry, 15(4), 575–587.
Greden J. F., Albala, A. A., Smokler, I. A., Gardner, R. & Carroll, B. J. (1981). Speech pause time: a marker of psychomotor retardation among endogenous depressives. Biological Psychiatry, 16(9), 851–859.
Guan, N. C. (2014). A review of depression research in Malaysia. Medical Journal of Malaysia, 69, 42-45.
Hek, G., Langton, H., & Blunden, G. (2000). Systematically searching and reviewing literature. Nurse Researcher, 7(3), 40-57.
Jarrold, W., Javitz, H. S., Krasnow, R., Peintner, B., Yeh, E., Swan, G. E., & Mehl, M. (2011). Depression and self-focused language in structured interview with older men. Psychological Reports, 109(2), 686–700. Retrived from https://doi.org/10.2466/02.09.21.28.pr0. 109.5.686-700
Jensen, S. (2013). A synthesis matrix as a tool for analyzing and synthesizing prior research. Retrived from http://www.academiccoachingandwriting.org/dissertation-doctor/dissertation-doctor-blogniii-a-synthesis-matrix-as-a-tool-for-analyzing-and-synthesizing-prior-research
Jiang, H., Hu, B., Liu, Z., Wang, G., Zhang, L., Li, X., & Kang, H. (2018). Detecting depression using an ensemble logistic regression model based on multiple speech features. Computational and Mathematical Methods in Medicine, 2018, 6508319.
Katz, F. (1998). The Life and Times of Pancho Villa. Standford University Press.
Kessler, R. C., Beglund, P., Demler, O., Jin, R., Walters, E. E. (2005). Lifetime prevalence and age-of-onset distributions of DSM-IV disorders in the National Comorbidity Survey Replication. Archives of General Psychiatry, 62(6), 593–602.
Klingner, J., Scanlon, D., & Pressley, M. (2005). How to publish in scholarly journals. Educational Researcher, 34(8), 14-20.
Kuboki, T. & Hashizume, M. (2011). Clinical diagnosis and treatment of mild depression. Japan Medical Association Journal, 54(2), 76-80.
Liu, D., Xie, K., Yang, X., Gu, J., Ge, L., Wang, X., & Wang, Z. (2014). Resveratrol reverses the effects of chronic unpredictable mild stress on behavior, serum corticosterone levels and BDNF expression in rats. Behavioural Brain Research, 264, 9–16. doi: 10.1016/j.bbr. 2014.01.039, pmid: 24503118
Loi, F., Vaidya, J. G. & Paradiso, S. (2013). Recognition of emotion from body language among patients with unipolar depression. Psychiatry Research, 209(1), 40-49.
Losada, D. & Crestani, F. (2016). A test collection for research on depression and language use. in N. Fuhr, P. Quaresma, T. Gonçalves, B. Larsen, K. Balog, C. Macdonald, L. Cappellato, & N. Ferro (Eds.), Experimental IR Meets Multilinguality, Multimodality, and Interaction - 7th International Conference of the CLEF Association (pp. 28–39). Évora: CLEF.
Minematsu, N., Sekiguchi, M., & Hirose, K. (2002). Automatic estimation of one’s age with his/ her speech based upon acoustic modeling techniques of speakers. In 2002 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (pp. 137-140). Orlando, FL: IEEE.
Mirhassani, S. M., Zourmand, A., & Ting, H-N. (2014). Age estimation based on children’s voice: A fuzzy-based decision fusion strategy. The Scientific World Journal, 1-9.
Nilsome, A. (1998). Acoustic analysis of speech variables during depression and after improvement under antidepressants. European Neuropsychopharmacology, 76(3), 235-245.
Mundt, J. C., P.J. Snyder, M. S. Cannizzaro, K. Chappie, D. S. Geralts. (2007). Voice acoustic measures of depression severity and treatment response collected via interactive voice response (IVR) technology. Journal of Neurolinguistics, 20(1), 50–64.
Prakash, O., Gupta, L. N. Singh, V. B. & Nagarajarao, G. (2009). Applicability of 15-item Geriatric Depression Scale to detect depression in elderly medical outpatients. Asian Journal of Psychiatry, 2(2), 63-65.
Quatieri, T. F. & Malyska, N. (2012). Vocal-source biomarkers for depression: A link to psychomotor activity. In INTERSPEECH 2012, 13th Annual Conference of the International Speech Communication Association (pp. 1059–1062). Portland, OR: ICSA.
Spitzer, R. L., Kroenke, K. & Williams J. B. W. (1999). The patient health questionnaire primary care study group validation and utility of a self-report version of PRIME-MD: The PHQ primary care study. JAMA Journal, 282(18), 1737–1744. doi:10.1001/jama.282.18.1737
Stuart, G. W. (2001). Evidence-based psychiatric nursing practice: Rhetoric or reality. Journal of the American Psychiatric Nurses Association, 7(4), 103-114.
Svanborg, P. & Asberg, M. (2001). A comparison between the Beck Depression Inventory (BDI) and the self-rating version of the Montgomery Asberg Depression Rating Scale (MADRS). Journal of Affective Disorders, 64(2-3), 203-216.
Teeranon, P. (2020). An acoustic study of fundamental frequency and pauses in depressive teenagers in Thailand: A pilot study. Journal of Universal Language, 21(1), 89-111.
Trevino, A., Quatieri T., & Malyska, N. (2011). Phonologically-based biomarkers for major depressive disorder. EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, 42, 1–18.
Vicsi, K., Sztahó, D. & Kiss, G. (2012). Examination of the sensitivity of acoustic-phonetic parameters of speech to depression. In 2012 IEEE 3rd International Conference on Cognitive Infocommunications (pp. 511-515). Kosice: IEEE.
Vogel, A. P., Fletcher, J., Snyder, P. J., Fredrickso, A. & Maruff, P. (2011). Reliability, stability, and sensitivity to change and impairment in acoustic measures of timing and frequency. Journal of Voice, 25(2), 137–149.
Williamson J. R., E., Godoy, M. C., Schwarzentruber, A., Khorrami, P., Gwon, Y., Kung, H.-T., Dagli, C., & Quatieri, T. F. (2016). Detecting depression using vocal, facial and semantic communication cues. In M. F. Valstar, J. Gratch, B. W. Schuller, F. Ringeval, R. Cowie, M. Pantic (Eds.), Proceedings of the 6th International Workshop on Audio/Visual Emotion Challenge (pp. 11–18). New York: ACM.
WHO, World Health Organization. (2018). Depression: Let’s talk. Retrieved August 17, 2019 from https://www.who.int/mental_health/management/depression/en/
Yang, Y., Fairbairn, C. & Cohn, J. F. (2013). Detecting depression severity from vocal prosody. IEEE Transactions on Affective Computing, 4(2), 142-150. doi: 10.1109/T-AFFC.2012.38.
Zimmermann, J., Brockmeyer, T., Hunn, M., Schauenburg, H. & Wolf, M. (2016). First-person pronoun use in spoken language as a predictor of future depressive symptoms: Preliminary evidence from a clinical sample of depressed patients. Clinical Psychology & Psychotherapy, 24, 384-391. doi: 10.1002/cpp.2006
Zung, W. W. (1965). A self-rating depression scale. Archives of General Psychiatry, 12, 63-70.