De invloed van geslacht, leeftijd en opleidingsniveau op verschillende kwantitatieve maten binnen een spontane taalsample

De invloed van geslacht, leeftijd en opleidingsniveau op verschillende kwantitatieve maten binnen een spontane taalsample

MA-thesis Scriptiebegeleider: dr. R.Jonkers Fennetta van der Scheer Studentnummer 1729314

MA Speech and Language Pathology Rijksuniversiteit Groningen 30 juni 2009

Inhoudsopgave 1. Inleiding

2

1.1 Spontane taal

3

1.2 Beoordelingsschalen

4

1.2.1

BDAE

4

1.2.2

WAB

5

1.2.3

SAN-test

6

1.2.4

AAT

6

2. Methode

10

2.1 Proefpersonen

10

2.2 Materiaal

11

2.3 Procedure

12

2.4 Analyse middels de ASTA

14

2.4.1

Morfosyntactische maten

14

Finietheidsindex

14

Modalen en Koppelwerkwoorden

14

Uitingslengte

15

2.4.2 Lexicale maten

17

Zelfstandige naamwoorden

17

Lexicale werkwoorden

18

2.5 Betrouwbaarheid

19

3. Statistische analyse

19

4. Resultaten

20

4.1 Interbeoordelaarsbetrouwbaarheid en Multivariate test

24

4.2 Geslacht

25

4.3 Leeftijd

26

4.4 Opleiding

27

4.5 Geslacht en Leeftijd

28

4.6 Geslacht en opleiding

28

4.7 Opleiding en Leeftijd

29

4.8 Geslacht, Opleiding en Leeftijd

29

5. Conclusie

30

6. Discussie en Aanbevelingen

31

6.1 Toepassing normgegevens

31

6.2 Discussie en aanbevelingen

32

6.3 Toekomstbeeld ASTA

35

7. Literatuurlijst

36

8. Bijlagen

39

8.1 Afnameprotocol ASTA

39

8.2 Gegevens onderzoeksgroep

46

8.3 Overzicht Uitkomsten

48

8.4 Uitkomsten analyses verschillende beoordelaars

50

1. Inleiding

Vandaag de dag bestaat een deel van het onderzoek binnen de diagnostiek en de behandeling van taalstoornissen bij volwassenen met hersenletsel uit de spontane taalanalyse. Dit is positief, want verstoring van de spontane taal is vaak de meest opvallende manifestatie van afasie. Bovendien heeft analyse van de spontane taal als voordeel dat het kijkt naar de communicatie in levensechte situaties. Daarnaast kan de analyse goede aanknopingspunten geven voor therapie, aangezien zowel de sterke als zwakke punten aangetoond worden en derhalve kunnen er zo aangepaste strategieën aangeboden worden ten behoeve van de communicatie. De spontane taalanalyse kan zich zowel richten op kwaliteit als op kwantiteit. De ontwikkeling van deze functionele beoordelingen in de jaren tachtig was een poging om niet alleen een beoordeling te leveren die gericht is op de stoornis, maar tevens de communicatie mogelijkheden in het dagelijks leven in te sluiten. De prestatie die op de test geleverd wordt heeft immers weinig relatie met deze communicatieve vaardigheden die de spreker in het echte leven nodig heeft. De eerste functionele manieren om de missende dimensie binnen de beoordeling van de taalmodaliteiten te vervullen werd gevonden in onder andere de CADL; communicative abilities in daily living (Holland, 1980). Deze test is ontworpen om de functionele communicatie van afasiepatiënten te beoordelen. De CADL bevat vijftig testitems welke informatie geven over zeven communicatiegebieden, te weten: lezen / schrijven / het gebruik van nummers, sociale interactie,divergente communicatie, contextuele communicatie, nonverbale communicatie, sequentiële relaties en humor/ metaforen gebruik. Al deze gebieden zijn verweven in gesimuleerde communicatieve activiteiten. Daarna volgde de Edinburgh Functional communicative profile (EFCP; Skinner et al. 1984) welke meer gedegen het patroon binnen het gebruik van de communicatieve functies en modaliteiten door de spreker beoordeelt. Echter die profiel omvatte niet de interactie tussen communicatiepartners. De beoordeling van communicatie door spontane taal te analyseren welke gericht is op het omschrijven van plaatjes of het navertellen van een verhaal gebruikt ook onnatuurlijke en niet-interactieve data. Conversatie-analyse op zich doorbreekt dit probleem en heeft het voordeel dat het de communicatie in levensechte situaties onder de loep legt. In de jaren tachtig werd kortom een nieuwe benadering geïntroduceerd in de afasiologie. De aandacht van studenten en therapeuten was niet langer alleen gefocust op de taalstoornis die afasiepatiënten hadden, maar meer op de communicatieve problemen die in het dagelijks leven voorkwamen ten gevolge van de linguïstische tekorten. De reden voor deze omslag is te vinden in de ontwikkeling van nieuwe theorieën binnen de pragmatiek,

zoals de Speech Act Theory of Searle (1975) en de algemene conversatieprincipes van Grice (1975). Deze pragmatische theorieën leken een duidelijk kader te scheppen voor zowel onderzoek als behandeling van de communicatieve stoornissen bij afasiepatiënten. Bovendien bleek de traditionele vorm van therapie, die zich destijds richtte op de verbetering van het gebruik van taalvormen, zoals fonemen, woorden en zinnen, niet echt succesvol. Door spontane taal te gebruiken kan er juist wel succesvol vorm gegeven worden aan de therapie. Echter de definitie van spontane wordt nogal verschillend opgevat. In deze sectie wordt eerst ingegaan op de criteria voor spontane taal, vervolgens wordt ingegaan op de bestaande beoordelingsschalen en een gedeelte historie van deze schalen, daarna wordt er afgesloten met de aanleiding en de onderzoeksvraag van het onderhavige onderzoek.

1.1 Spontane taal Binnen de literatuur over afasie wordt de term spontane taal

op verschillende

manieren gebruikt. Sommige onderzoekers geven aan dat spontane taal refereert aan het navertellen van een sprookje of het omschrijven van een scène van een aantal plaatjes, terwijl anderen spontane taal beperken tot taal die spontaan is geproduceerd. In het onderhavige onderzoek wordt de keuze gemaakt om spontane taal als volgt te definiëren: Taal in een conversatie of dialoog, meestal tussen patiënt en zijn/haar echtgenoot, logopedist of iemand anders die de patiënt goed kent. Daarnaast kan spontane taal ook worden uitgelokt in een interview met open vragen, waarbij de interviewer op een normale, informele manier de vragen stelt en de patiënt de mogelijkheid geeft om zo veel mogelijk te praten zonder onderbroken te worden. Deze omschrijving is in overeenstemming met een deel van de onderverdeling van Bastiaanse en Prins (2004). Wanneer deze spontane taal wordt geanalyseerd ontstaat een procedure om de interactie te onderzoeken. Er bestaan twee belangrijke methoden om de spontane taal te analyseren: 1. Aspecten

van

het

taalgebruik

worden

ingedeeld

in

een

beperkt

aantal

beoordelingsschalen (bijvoorbeeld fraselengte, grammaticale vorm en parafasieën) 2. Kwantificeren van linguïstische variabelen ( bijvoorbeeld mean length of utterances / MLU, ratio van lexicale woorden of functiewoorden en het percentage verbale parafasieën )

1.2 Beoordelingsschalen De

meeste

beoordelingsschalen

voor

spontane

taal maken

deel uit

van

gestandaardiseerde testbatterijen voor afasie. Internationaal gezien geniet de Boston Diagnostic Aphasia Examination (BDAE) (Goodglass en Kaplan, 1972) de meeste bekendheid. Daarna volgt de Western Aphasia Battery (WAB) (Kertesz, 1982, Kertesz en Poole, 1974). In Nederland zijn er twee andere testen die vooral worden gebruikt: de SANtest (ontwikkeld door de Stichting Afasie Nederland; Deelman, Koning-Haanstra, Liebrand en van den Brug, 1987) en de Akense Afasie Test (AAT) (Graetz et al. 1992). De AAT is overigens een bewerking en vertaling van de Duitse Aachener Aphasie Test (AAT: Huber et al. 1983). 1.2.1 BDAE De BDAE heeft een aantal edities. In de eerste editie bestaat er een beoordelingsschaal en een ‘profiel’ voor de spontane taal. Aan de hand van deze beoordelingsschaal, de Aphasia Severity Rating Scale (ASRS) wordt middels een vijfpuntsschaal een score toegekend, waarbij vooral wordt gekeken naar de gevolgen van de afasie voor de communicatiemogelijkheden van de patiënt en de bijdrage van de patiënt aan de conversatie. Het profiel, de Rating Scale Profile of Speech Characteristics (RSPSC) bestaat uit zeven aparte schalen met een score tussen één en zeven: prosodie, lengte van de frases, articulatievaardigheid, grammaticale structuur, parafasieën, woordvinding en auditief begrip. De eerste zes schalen worden gescoord aan de hand van een spontanetaalinterview en een beschrijving van een afbeelding. De schaal voor het auditief begrip is gebaseerd op een viertal testjes voor auditief begrip en staat los van het interview. Op basis van de scores op de ASRS en het profiel op de RSPSC kan de patiënt ingedeeld worden in één van de drie afasietypen. In de tweede editie van de BDAE is een achtste schaal toegevoegd: Herhaling en in de derde editie is deze schaal aangepast tot zinsherhaling. De derde editie biedt ook de mogelijkheid om tijdens de afname te kiezen voor een uitgebreidere versie van bepaalde onderdelen, waaronder een analyse van het spontane-taalinterview en de beschrijving van de afbeelding. De analyse die uitgevoerd kan worden voorziet in een indeling in uitingen en is vooral gericht op de complexiteit van de uiting. Daarnaast wordt het aantal agrammatische weglatingen geteld. Uiteindelijk moeten de analyses leiden tot een algemene indruk van de complexiteit met name op het gebied van de syntaxis (complexiteitsindex) en van de mate waarin de patiënt agrammatische taal produceert (agrammatisme index). De BDAE heeft echter wel een aantal nadelen. Ten eerste legt de BDAE een belangrijke nadruk op de klassieke afasietypologie. Inmiddels is echter gebleken dat de

indeling in de drie klassieke afasietypen niet altijd opgaat. Prins et al. (1978) beschrijft zelfs dat ongeveer zeventig procent niet goed volgens deze typologie kan worden ingedeeld. Bovendien kan het syndroom dat in de acute fase het best passend lijkt evolueren naar een ander. Ten tweede is er geen aparte analyse volgens het RSPSC-profiel voor de spontane taal.

In

het

profiel

worden

spontane-

en

semi-spontane

taal

en

testresultaten

samengenomen. Ten derde zijn de schalen moeilijk te gebruiken voor het kwantificeren van het herstelverloop. Er worden verschillende meeteenheden en kwalificaties gebruikt op de verschillende schalen, maar zelfs binnen elke schaal afzonderlijk zijn de kwalificaties soms moeilijk vergelijkbaar. Een voorbeeld is de schaal fraselengte. Hierbij loopt de kwalificering van ‘één woord’ via ‘vier woorden’ naar ‘zeven woorden’. Dit is nogal een groot verschil en bovendien mist er een beoordeling voor frases met een lengte van bijvoorbeeld vijf woorden. Daarnaast is een verschil van twee punten op de ene schaal niet vergelijkbaar met een verschil van twee punten op een andere schaal. De toegevoegde mogelijkheid tot een analyse voor de (semi) spontane taal is positief, maar het aantal aspecten die hierbij wordt bekeken blijft beperkt tot uitingscomplexiteit en agrammatisme en is bijna uitsluitend zinvol voor patiënten met een niet-vloeiende afasie.

1.2.2. WAB De WAB (Kertesz en Poole: 1974,

Kertesz:1982) maakt gebruik van twee elf-

puntsschalen om de spontane taal van patiënten te beoordelen, één schaal bekijkt de vloeiendheid (Fluency) en één kijkt naar de hoeveelheid overgedragen informatie (Information content) . De onderverdeling in schalen lijkt op de opzet van de Amsterdam Nijmegen Test voor Alledaagse Taalvaardigheden (ANTAT). De vloeiendheidsschaal is binnen de WAB de enige schaal die de spontane taal beoordeeld en ondanks dat dit per punt zeer uitgebreid is omschreven is dit om verscheidene redenen niet goed bruikbaar. Allereerst is de ernst van de afasie ongelijk verdeeld over de schaal. De scores 0-4 zijn alle van toepassing op zeer ernstig afatische patiënten, score 5 en 6 op niet-vloeiend sprekende patiënten, score 7 en 8 op patiënten met fonologisch respectievelijk semantisch jargon, score 9 op patiënten met een lichte of een restafasie en score 10 op patiënten zonder problemen. Herstelverloop is op deze schaal niet of nauwelijks weer te geven. Het toekennen van een hoger punt geeft niet aan dat de spontane taal van betere kwaliteit is, maar geeft andere kenmerken van de spontane taal aan. Wat verder een punt van kritiek is, is het gegeven dat er bij elk punt een aantal symptomen wordt genoemd en de vloeiendheidsschaal valt hiermee uiteen in 11 ‘typen’ patiënten. Problematisch wordt het wanneer een patiënt symptomen vertoont die bij verschillende punten staan genoemd.

1.2.3. SAN-test De Stichting Afasie Nederland (SAN) test (Deelman et al. , 1987) verscheen voor het eerst in 1981 en is vanaf 1976 ontwikkeld vanwege de behoefte aan een objectief scoorbare Nederlandstalige testbatterij voor afatici. De spontane taal wordt hierin op twee manieren geanalyseerd. Ten eerste door het berekenen van het spreektempo om de mate van vloeiendheid te bepalen en ten tweede door een beoordeling op een zevenpuntsschaal om de ernst van de afasie vast te stellen. In de test wordt dit het ‘communicatief vermogen’ van de patiënt genoemd. Deze zevenpuntsschaal geeft minder problemen dan de elfpuntsschaal van de WAB. Het blijft echter wel problematisch om een vooruitgang van bijvoorbeeld één punt op waarde te schatten. 1.2.4. AAT De Akense Afasie Test (AAT) ( Huber et al., 1983; Nederlandse versie Graetz et al. , 1992) is tegenwoordig de meest gangbare klinische testbatterij voor het onderzoeken van afatische patiënten in Nederland. De spontane taalproductie wordt hierin beoordeeld aan de hand van zespunts-beoordelingsschalen waarbij er een score toegekend kan worden van nul tot vijf op zes verschillende niveaus: Communicatief gedrag, articulatie en prosodie, geautomatiseerde taal, semantische structuur, fonematische structuur en syntactische structuur. Bij sommige punten op deze schalen staan twee of drie mogelijke (combinaties van) symptomen vermeld, die dan met A,B en C worden onderscheiden. De resultaten van deze schalen worden vervolgens meegenomen in de berekening van het uiteindelijke profiel, waarbij de klassieke afasietypologie als richtlijn wordt gebuikt. Het is mogelijk om het profiel van de patiënt middels computersoftware te matchen met verschillende afasietypen De beoordelingsschalen van de AAT zijn qua opzet vergelijkbaar met de schalen van de BDAE. Echter de schalen van de AAT hebben een uitgebreidere omschrijving, wat de klinische bruikbaarheid verhoogt. Aan de andere kant worden hierdoor ook enkele nadelen van deze beoordelingsschalen zichtbaar. Ten eerste is de schaal communicatief gedrag een overkoepelende schaal voor de ernst van de afasie, welke niet los te zien is van de scores op de andere schalen. Ten tweede is de schaal voor syntactische structuur geen continue schaal: er zit een plotselinge overgang tussen het ‘niet-vloeiende’ syntactische patroon (score 1 en 2) en het ‘vloeiende’ patroon (score 3 en 4). Zo kan het voorkomen dat bij een toekenning van score 2 de patiënt wordt toegekend tot het afasietype ‘Broca’, maar bij een toekenning van een score 3 ineens een ander type voldoet. Bovendien kan een patiënt met een score van 2 (korte syntactisch meestal niet volledige zinnen) alleen vooruit gaan naar score 5 (geen syntactische stoornis) want een vooruitgang naar score 3 (lange complexe zinnen met bijvoorbeeld veel foutieve flexievormen) is niet erg waarschijnlijk. De schaal is

derhalve niet zeer geschikt als ernstschaal, maar meer als klinische uitspraak over het type syntactische problemen. Ten derde is de schaal geautomatiseerde taal een schaal welke als enige geen linguïstisch niveau beschrijft. Wellicht past de score voor dit taalgebruik meer in de schaal semantische structuur. Wederom geldt dat binnen deze beoordelingsschalen het problematisch is de vooruitgang of de toekenning van een hogere score op waarde te schatten. Deze beoordelingsschalen voor spontane taal uit gestandaardiseerde testbatterijen voor afasie hebben onder andere volgens Niewold (2006), die de beoordelingsschalen ook beschrijft in zijn proefschrift, een belangrijke bijdrage geleverd in de ontwikkeling van de analyse van spontane taal van afasiepatiënten. Het toekennen van scores op een puntschaal is echter lastig op waarde te schatten wanneer er geen duidelijke omschrijving is van de wijze waarop punten toegekend moeten worden. Bovendien is het zoals eerder beschreven problematisch om aan te geven of een hogere score ook een daadwerkelijke verbetering is. Ten slotte blijft het toekennen van een bepaalde score toch vaak enigszins subjectief, zeker wanneer er per punt meerdere symptomen worden beschreven en een patiënt symptomen vertoont die bij meerdere punten worden beschreven. Pas in de zestiger en zeventiger jaren van de vorige eeuw werd een begin gemaakt met het ontwikkelen van objectieve kwantitatieve spontane-taalmaten. De eerste aanzet hiervoor werd gegeven door wetenschappers van de zogeheten ‘Bostonse school’ waartoe wetenschappers als Geschwind, Goodklass en Kaplan behoren. In 1964 schrijven Howes en Geschwind over het gebruik van het spreektempo (aantal woorden per minuut) , het aantal onmiddelijke herhalingen, de frequentie van functiewoorden (voegwoorden, preposities, lidwoorden, hulpwerkwoorden en dergelijke) en de distributie van de woordfrequentie om twee typen afasie te kunnen onderscheiden. Zij legden de resultaten van de afasiepatiënten naast de resultaten van gezonde proefpersonen om zo tot onderscheiding te komen tussen twee typen afasie. Goodglass, Quadfasel en Timberlake publiceren in hetzelfde jaar over het gebruik van de ‘phrase length ratio’ (zinslengteratio) die werd berekend door het aantal woordgroepen van meer dan vijf woorden te delen door het aantal woordgroepen van een of twee woorden; woordgroepen werden onderscheiden door te tellen hoeveel woorden achter elkaar werden uitgesproken, zonder aarzeling of pauze. Ook op deze manier wordt gesteld onderscheid te kunnen maken tussen twee typen afasie (respectievelijk vloeiend en nietvloeiend). Lastig is bij deze methode dat de woordgroepen van drie of vier woorden compleet genegeerd worden. Hoewel beide methoden naar het oordeel van Prins (1987) niet geschikt leken hebben deze onderzoeken wel enige invloed gehad de ontwikkeling van de selectie van geschikte taalmaten. In de zeventiger jaren werd in Nederland een spontane-taalanalyse ontwikkeld met 30 objectieve spontane-taalmaten (Wagenaar, Snow en Prins, 1975) Vier van

deze spontane-taalmaten waren in feite scores op een zevenpuntsbeoordelingsschaal die gebaseerd was op Goodglass en Kaplan (1972). De spontane-taalmaten die gebruikt werden konden aan de hand van een factoranalyse verdeeld worden in een zestal clusters. Deze factoranalyse is vervolgens nog verfijnd in Vermeulen, Bastiaanse en Wageningen (1989), op basis van 16 spontane-taalmaten en met een combinatie van een beoordelingsschaal voor articulatie en een benoemtest. In slechts een aantal publicaties over objectieve spontane-taalmaten staan ook de gemiddelde en standaarddeviaties op elke taalmaat van de onderzochte groepen vermeld. Wagenaar et al. (1975) melden deze gegevens voor niet-vloeiende, vloeiende en ‘gemengde’ afatische patiënten. In Prins et al. (1978) zijn ook de gegevens van een controlegroep opgenomen (tien niet afatische CVA-patiënten en acht familieleden van CVApatiënten). ranges

Vermeulen en Bastiaanse (1984) geven gemiddelden, standaarddeviaties en

weer

voor

een

controlegroep

van

zestien

gezonde

bewoners

van

een

bejaardentehuis en voor een onderzoeksgroep van 121 afatici. Van 38 van deze patiënten zijn de gegevens ook per type geordend (elf patiënten met een afasie van Broca, veertien patiënten met een afasie van Wernicke en dertien patiënten met een amnestische afasie). Zoals Niewold (2006) verder omschrijft is er nog een andere manier om de spontane taal te onderzoeken. Namelijk door naar teksteenheden (Text Units of TU’s) te kijken. In een aantal publicaties (waaronder Edwards en Garman, 1989; Edwards en Knott, 1994; Bastiaanse, Edwards en Kiss, 1996) wordt onderzoek gedaan naar de verdeling van verschillende soorten TU’s. Deze teksteenheden worden gedefinieerd als: unclear, minor, lexical, phrasal en clausal TU’s. Een aantal van honderd TU’s komt ongeveer overeen met 300-400 woorden en de grammaticale analyse kan vrij gedetailleerd plaatsvinden. In Bastiaanse et al. (1996) wordt er gekeken naar de verdeling van hoofd- en bijzinnen, de verdeling van lexicale bijwoorden en bijwoorden die uit meerdere elementen bestaan, de verdeling van lexicale werkwoorden en koppelwerkwoorden, de verdeling van werkwoorden met verschillende aantallen argumenten en de type-tokenratio (TTR). Met name voor vloeiende patiënten kan een analyse aan de hand van teksteenheden uitkomst bieden. Doch voor niet-vloeiende patiënten is het lastig om zeker in de acute fase tot een aantal van 100 TU’s te komen. Bovendien is het onderscheiden van wat wel en wat niet een teksteenheid is een complexe procedure en wordt er vooral syntactische informatie ingewonnen en weinig lexicale of andere linguïstische informatie. Daarnaast missen er in de analyse van de teksteenheden goede normen, waardoor het problematisch is uitspraken te doen over wanneer iets afwijkt van normaal.

In dit hoofdstuk zijn allereerst de verschillende bestaande beoordelingsschalen uit veelal gestandaardiseerde tests besproken. Deze beoordelingsschalen zijn ieder afzonderlijk besproken en de nadelen zijn belicht. Wat voornamelijk terugkomt is het gemis aan goede normen om de patiëntengroep tegen af te zetten en daarmee te kunnen bepalen of een bepaalde score afwijkend is. Daarnaast is het herstel moeilijk te meten, want een hoger scoretoekenning betekent niet altijd een beter taalgebruik. Na de bespreking van de bestaande beoordelingsschalen is ingegaan op de ontwikkeling van objectieve kwantitatieve spontane-taalmaten, deze ontwikkeling staat nog redelijk in de kinderschoenen. Er wordt nog gezocht naar de meest uitgebreide, maar ook werkbare methode om de spontane taal te onderzoeken en wat te kunnen zeggen over het herstelverloop. In 2007 hebben Boxum en Zwaga een vernieuwde versie van de Analyse voor Spontane Taal bij Afasie (ASTA) uitgebracht. Deze standaard voor de kwantitatieve analyse van de spontane taal van afasiepatiënten, waarvan de eerste versie in 2005 is geïntroduceerd, is hier nog niet eerder besproken, terwijl deze standaard in het onderhavige onderzoek een belangrijke rol speelt. De standaard is tot stand gekomen binnen de Vereniging van Klinische Linguïstiek en is in grote lijnen gebaseerd op eerder onderzoek van Vermeulen en Bastiaanse (1984). Deze standaard geeft richtlijnen op welke manier een spontane taalanalyse uitgevoerd dient te worden en biedt de mogelijkheid een groot aantal linguïstische maten te meten en te vergelijken met normgegevens. Echter de normgegevens die de richtlijn bevat zijn niet erg uitgebreid. Zij zijn voor het grootste gedeelte afkomstig uit het eerder genoemde onderzoek van Vermeulen en Bastiaanse (1984), waarbij zestien bewoners uit een bejaardentehuis de populatie vormen. Deze populatie had een gemiddelde leeftijd van 76,4 jaar, een leeftijd die voor de huidige populatie afasiepatiënten wat aan de hoge kant ligt. Om een vergelijking te maken tussen een willekeurige patiënt en de controlegroep wordt in de ASTA het gemiddelde en de range genoemd. Deze range heeft bij sommige maten, waaronder het aantal zelfstandige naamwoorden, een zeer wijd bereik. De vraag rijst in hoeverre deze gegevens betrouwbaar zijn en op welke manier het mogelijk is om herstelverloop in kaart te brengen.

Het afnameprotocol van de ASTA inclusief de

normgegevens zijn terug te vinden in bijlage 1. Om kortom aan de hand van spontane-taalmaten de taalsamples van individuele patiënten vanaf de acute fase te kunnen beoordelen, is de beschikbaarheid van groepsgegevens zoals gemiddelden en standaarddeviaties een noodzakelijke voorwaarde. Daarenboven dienen deze taalmaten bruikbaar zijn bij alle afatische patiënten. In het onderhavige onderzoek wordt derhalve een groep gezonde personen onderzocht, waarbij er rekening wordt gehouden met factoren als geslacht, leeftijd en opleidingsniveau.

De vraag die in het

onderhavige onderzoek centraal staat luidt dan ook: In hoeverre hebben factoren als

geslacht, leeftijd en opleidingsniveau invloed op de scores op verschillende kwantitatieve maten binnen een spontane taalsample? Daarnaast wordt er een vergelijking getrokken met de bestaande normgegevens die geformuleerd staat in de ASTA en mogelijk worden er aanbevelingen geformuleerd. 2. Methode

In dit hoofdstuk zal eerst worden ingegaan op de proefpersonen in het onderzoek. Vervolgens wordt de testprocedure en de maten die onderzocht zijn uitvoeriger behandeld.

2.1 Proefpersonen Het onderhavige onderzoek bestaat uit spontane-taaldata van veertig gezonde taalsprekers ( 18 mannen, 22 vrouwen) zonder neurologische geschiedenis. De gemiddelde leeftijd van deze groep is 46 jaar, met een bereik van 18 tot 84 jaar. De groep is zo evenwichtig mogelijk ingedeeld in drie opleidingsniveaus: laag, middelbaar en hoog. Het eerste opleidingsniveau is gedefinieerd als alleen lager onderwijs, MAVO of lager beroepsonderwijs. Hieronder valt ook een middelbare beroepsopleiding op niveau 1 of 2. Het middelbare opleidingsniveau omvat HAVO/VWO of een middelbare beroepsopleiding niveau 3 of 4. Het hoge opleidingsniveau bestaat uit een hogere beroepsopleiding of wetenschappelijk onderwijs. Om de leeftijd bruikbaar te maken voor verwerking zijn er leeftijdsgroepen gecreëerd. Eerder is hierover gesproken tijdens een vergadering van de Vereniging voor Klinisch Linguïstiek en is er een indeling gemaakt. De indeling die hieruit is ontstaan is tevens gehanteerd in het onderhavige onderzoek. Dit betekent dat er in het onderhavige onderzoek drie leeftijdsgroepen te categoriseren zijn: Leeftijdsgroep één bevat de personen in de leeftijd van 18 tot en met 35 jaar, leeftijdsgroep twee 36 tot en met 52 jaar en leeftijdsgroep drie 53 tot en met 69 jaar en leeftijdsgroep vier bevat de personen die 70 jaar of ouder zijn. Aangezien er in het onderhavige onderzoek slechts twee personen ouder zijn dan 70 jaar, is besloten in totaal drie leeftijdsgroep te definiëren, waarbij de derde groep alle personen bevat die 53 jaar of ouder zijn. In tabel 1 staan de gegevens van de onderzoekspersonen overzichtelijk weergegeven.

Geslacht

Opleiding

Leeftijd

Mannen: 19

Laag: 5

18-35 jr: 2

Middelbaar: 6

36-52 jr: 9

Hoog: 8

>52 jr: 7

Laag: 8

18-35 jr: 6

Middelbaar: 7

36-52 jr: 6

Hoog: 7

>52 jr: 10

Laag: 13

18-35 jr: 8

Middelbaar: 13

36-52 jr: 15

Hoog: 15

>52 jr: 17

Vrouwen: 21

Samen: 40

Tabel 1: overzicht onderzoekspersonen

In bijlage 2 is een gedetailleerder overzicht te vinden van de gegevens van de groep onderzoekspersonen. 2.2 Materiaal De data omvatte samples van 300 woorden van een conversatie waarin de volgende vragen centraal stonden: -

Kunt u mij iets vertellen over de laatste keer dat u ziek was?

-

Wat voor beroep heeft u? Kunt u daar wat over vertellen?

-

Kunt u iets vertellen over uw familie?

-

Heeft u hobbies/ wat doet u graag in uw vrije tijd?

Deze vragen zijn afgeleid van de vragen die gesteld worden bij de opname van de Spontane Taal voor de Akense Afasie Test (Graetz, de Bleser en Willmes, 1992) Er zijn 27 samples door de auteur zelf verzameld. De data zijn aangevuld met bestaande data, voor een deel afkomstig uit het promotie-onderzoek van Roel Jonkers (1998). Hieruit waren vier samples bruikbaar. Negen samples komen uit het onderzoek naar de vertaling en aanpassing aan het Fries van Nederlandstalig diagnostisch materiaal voor volwassenen met taalstoornissen door Bastiaaanse, van den Bergh, Hurkmans en Jonkers (2006). Deze laatste samples zijn ook gebruikt in het scriptieonderzoek van Iemkje de Vries (2006) De samples zijn beoordeeld op bruikbaarheid door de vragen te bekijken. De vragen dienen vergelijkbaar te zijn om de analyses zou betrouwbaar en valide mogelijk te kunnen analyseren.

Om te komen tot een sample van 300 woorden is er telkens een conversatie opgenomen met een duur van ongeveer vijf minuten. In de conversaties is zoveel mogelijk geprobeerd om meerdere onderwerpen aan de orde te laten komen. Dit wordt ook als voorwaarde in de richtlijnen van de ASTA beschreven. De samples zijn allemaal uitgeschreven om ze vervolgens middels de ASTA te analyseren.

2.3 Procedure Ten eerste werd een inventarisatie gemaakt van de benodigde samples om een zo divers mogelijke populatie te onderzoeken. Er is gekozen om de groepen in opleidingsniveaus zo vergelijkbaar mogelijk vorm te geven. Derhalve bestaan deze groep uit een vergelijkbaar aantal proefpersonen met een redelijk groot bereik in leeftijd en een evenwichtige verdeling qua geslacht. Daarna zijn de spontane taalsamples verzameld. 27 samples zijn door de auteur zelf verzameld en deze conversaties zijn opgenomen met een voicerecorder. Deze conversaties zijn vervolgens uitgeschreven. Voor de overige samples was al een digitaal tekstbestand beschikbaar. Zoals het protocol van de ASTA beschrijft kan er in principe vanaf de start van de opname begonnen worden met het transciberen. Indien echter het begin beduidend slechter is, kan het transcriberen na de vijftig eerste woorden beginnen. Dit laatste is slechts eenmaal voorgekomen. Dit betrof een proefpersoon die moeite had met de omschakeling vanuit het Fries naar het Nederlands. Voor de analyses van deze spontane taal is zoals eerder al beschreven gebruik gemaakt van de standaard Analyse van Spontane Taal bij Afasie (ASTA: Wijckmans en Zwaga, 2005). Het afnameprotocol is zoals eerder genoemd terug te vinden in bijlage 1. Deze standaard van de Vereniging van Klinische Linguïstiek (VKL) onderzoekt de spontane taal op morfosyntactisch, lexicaal en fonologisch gebied. De onderverdeling van deze gebieden en de bijbehorende maten wordt hieronder in tabel 1 schematisch weergegeven.

Morfosyntactische maten

-

Finietheidsindex

-

Modalen en koppelwerkwoorden

-

Lexicale maten

-

Aantal zelfstandige naamwoorden

-

Uitingslengte (MLU)

Diversiteit zelfstandige naamwoorden (typetoken-ratio)

-

Aantal lexicale werkwoorden

Fonologische maten

-

Aantal fonologische parafasieën

-

Diversiteit van de lexicale werkwoorden (typetoken-ratio)

-

Aantal semantische parafasieën

Tabel 1: schematische weergave van de onderzoeksgebieden: onderdelen van de ASTA

Bovendien wordt er in de ASTA nog een aantal optionele maten geopperd om eventueel te gebruiken bij de analyse. De optionele maten die in het onderhavige onderzoek ook zijn onderzocht zijn, zijn het percentage correcte uitingen, het aantal bijzinnen en het aantal neologismen. Bij het tellen van de woorden in de samples is zoveel mogelijk vastgehouden aan het protocol van de ASTA. De definitie van fillers bood echter niet altijd duidelijkheid over wat wel en wat niet mee te tellen. Daarom is besloten om zeer korte woorden, lijkende op losse klanken als oh, eh, hè, och, goh enzovoort niet mee te tellen. Tevens zijn herhalingen van minimale responsen niet meegeteld. Mocht het zo zijn dat iemand antwoordde op een vraag met een minimale respons en vervolgens op de volgende vraag weer startte met een minimale respons dan werd dit niet als herhaling gezien. Vielen de herhalingen van minimale responsen echter in dezelfde reactie van de proefpersoon, dan werd dit wel als één woord geteld. In spreektaal worden geregeld woorden in elkaar geschoven. Een proces genaamd teloscopie. Een goed voorbeeld is tis een samentrekking van het en is. Binnen het onderhavige onderzoek zijn deze samentrekkingen getranscribeerd als twee woorden en daarmee ook geteld als twee woorden. Bij de analyse van sommige transcripten ontstond er nog onduidelijk welke is kort gesloten met de auteurs van de ASTA. Zo wordt d’r uit gerekend als eruit en gaat het hier om één woord. Ook worden tijdsuitdrukkingen als ’s nachts, ’s morgens geteld als één woord.

2.4 Analyse middels de ASTA

2.4.1 Morfosyntactische maten Finietheidsindex De finietheidsindex is een verhouding die weergeeft hoe vaak een verplichte persoonsvorm (juist) gebruikt is. De verhouding komt tot stand door het aantal correcte finiete persoonsvormen te delen door het totaal aantal persoonsvormen dat vervoegd en gerealiseerd moest worden of waar vervoeging op was toegepast. Bij deze berekening is het ook van belang dat de persoonsvorm in de juiste tijd en voor de juiste persoon is vervoegd.

Modalen en koppelwerkwoorden Binnen de analyse volgens de ASTA worden de modalen en de koppelwerkwoorden samen genomen. Onder koppelwerkwoorden vallen worden, zijn, blijven, blijken, schijnen, lijken, heten, dunken, voorkomen. De modalen worden gevormd door zullen, willen, moeten, kunnen, mogen. Volgens Vermeulen en Bastiaanse (1984) zijn deze beide typen werkwoorden hoogfrequente woorden die door mensen met een amnestische afasie kunnen worden gebruikt om finiete werkwoorden te vervangen. Wellicht geldt dit ook voor niettaalgestoorde personen. Immers de bestaande range van deze maat loopt van vier tot achttien en dat is een fors verschil. Een taalgebruiker kan aan een zin een nuancering toevoegen, waarmee hij uitdrukt hoe hij tegenover de inhoud van de zin staat. Onder modaliteit wordt de in een zin uitgedrukte visie van de spreker of schrijver op de verhouding tussen de in die zin weergegeven situatie en de werkelijkheid en/of zijn attitude met betrekking tot die situatie verstaan. In de literatuur worden verschillende soorten van modaliteit vermeld. De ANS (zie literatuurlijst) maakt bijvoorbeeld een onderscheid tussen gevoelsmodaliteit: de verhouding tussen spreker en mededeling en verstandsmodaliteit: de verhouding tussen de beschrijving en de werkelijkheid. Het koppelwerkwoord speelt een rol in de eerste verhouding: tussen spreker en mededeling. Koppelwerkwoorden komen voor in naamwoordelijke gezegdes. Semantisch onderscheiden ze zich duidelijk van zelfstandige werkwoorden: ze vormen niet op zichzelf, maar samen met een naamwoordelijk deel de betekeniskern van een naamwoordelijk gezegde. Syntactisch gedragen koppelwerkwoorden zich in hun verhouding tot hulpwerkwoorden wel als zelfstandige werkwoorden er is immers geen ander werkwoord nodig om de zin te complementeren. De modalen geven informatie over de verhouding tussen de beschrijving en de werkelijkheid. En drukken derhalve de verhouding uit tussen de beschrijving en de

werkelijkheid, bijvoorbeeld het oordeel van de spreker ten opzichte van de waarschijnlijkheid, mogelijkheid, wenselijkheid van de inhoud van de zin. Bij de meeste modale werkwoorden zijn er twee verschillende interpretaties: epistemisch . hij moet (wel) eten — het is noodzakelijk dat hij eet . hij kan eten — het is mogelijk dat hij eet deontisch . hij moet eten — hij is verplicht te eten . hij kan eten — hij is in staat te eten . hij wil eten — hij is bereid of van plan te eten Echter deze twee verschillende interpretaties komen niet terug binnen de analyse. Zelfs het onderscheid tussen de twee verschillende verhoudingen: de spreker en de mededeling en de verhouding van de beschrijving en de werkelijkheid wordt niet gemaakt. Binnen de ASTA worden alle vormen van modale werkwoorden meegenomen. Uitingslengte De uitingslengte ofwel MLU (Mean Length of Utterance) wordt bepaald door het aantal woorden in een uiting. Volgens Wagenaar et al. (1975) geeft de MLU de mate van vloeiendheid aan bij afasiepatiënten. Bovendien zegt het iets over de complexiteit in het taalgebruik. Een langere uiting is meer complex dan een korte uiting. Het vormen van een lange zin doet een zwaarder beroep op onder andere woordvinding en organisatie dan het geval is bij een korte zin. Een uiting wordt in eerste instantie bepaald door een grammaticale eenheid. Daarnaast is er nog een aantal regels terug te vinden in het protocol van de ASTA die invloed hebben op het bepalen van de lengte van een uiting. Naast een grammaticale eenheid markeert een dalend intonatiepatroon een uitingsgrens. Bij de opnames van de samples die door de auteur zelf zijn afgenomen levert dit niet veel problemen op. Immers er bestaat Er bestaat immers de mogelijkheid om het geluidsbestand bij twijfel nogmaals te beluisteren. Bij de reeds uitgeschreven samples echter valt deze controle weg. Bovendien is het van belang dat een duidelijke pauze uitgeschreven wordt, omdat ook dit een kenmerk van een uitingsgrens is. Het is van belang om de regels met betrekking tot het bepalen van de uitingsgrenzen in een vaste volgorde te hanteren. Pas als er geen grammaticale eenheid is te achterhalen, is intonatie bepalend en pas daarna de pauze.

Een aanvulling op deze regels is ten eerste het gebruikt van /en/. Hier is sprake van een uitingsgrens tenzij /en/ in een opsomming voorkomt. De uitingsgrens wordt voor het woord /en/ bepaald. Deze bepaling heeft een positieve invloed wanneer iemand een spreektstijl hanteert waarbij een volgend onderwerp of gebeurtenis voortvloeit uit een ‘en toen’- constructie. Door de aanvulling om voor /en/ de uiting af te kappen ontstaat er geen ellenlange uiting. Een opsomming daarentegen kan wel zorgen voor een verhoogde uitingslengte, zonder de complexiteit van de zin te verhogen. Een tweede aanvulling heeft betrekking op de conjuncties zoals /maar/ /want/ /omdat/ en /dat/. Deze vormen geen uitingsgrens. Er bestaan twee verschillende soorten voegwoorden: nevenschikkende en onderschikkende. Nevenschikkend wil zeggen dat ze gelijkwaardige zinnen met elkaar verbinden, bijvoorbeeld twee hoofdzinnen of twee bijzinnen. Voorbeelden van deze voegwoorden zijn: /maar/, /of/, /want/ /dus/. Andere voegwoorden zijn onderschikkend en verbinden twee delen, waarvan het ene ondergeschikt is aan het andere. Voorbeelden zijn /terwijl/ of /omdat/. Het ondergeschikte deel is een bijzin. Een bijzin kan op zichzelf niet een grammaticaal correcte zin zijn. Dit wordt geïllustreerd met het volgende voorbeeld, waar de zinnen bijna dezelfde betekenis hebben: -

Ik ga met de fiets, want het is mooi weer.

-

Ik ga met de fiets, omdat het mooi weer is.

Het nevenschikkende voegwoord want wordt gevolgd door een hoofdzin ("Het is mooi weer" is een grammaticaal correcte zin). Het onderschikkende voegwoord omdat wordt gevolgd door een bijzin ("het mooi weer is" is geen correcte zin). Tijdens de analyse is het van belang om de uiting te bepalen met in achtneming van de conjunctie, het maakt hierbij niet uit of het gaat om een nevenschikking of een onderschikking. Wel is het van belang te noteren of er een bijzin wordt gevormd. Een derde aanvulling geeft aan dat er in geval van een directe rede geen sprake is van een uitingsgrens. De laatste aanvulling geeft aan dat interjecties worden beschouwd als een uiting binnen een uiting. De definitie van interjectie is hierin niet het tussenwerpsel zoals een woord als hoera, ach, verdorie, maar gaat over een zin binnen een zin. Zoals in het voorbeeld van een uiting: ‘op een gegeven moment, ik heb het zelf niet meegekregen, ben ik van de trap gevallen.’ Hierbij gaat het om twee uitingen, te noemen: op een gegeven moment ben ik van de trap gevallen en ik heb het zelf niet meegekregen. Een interjectie wordt hier dus gezien als een zinsdeel binnen een zin dat op zich ook weer een zin is. Om de gemiddelde uitingslengte (MLU) vast te stellen mag er een aantal woorden worden weggestreept.

-

Minimale responsen, zoals ja, nee

-

Iedere herhaling

-

Iedere echolalie

-

Iedere mislukte poging om te komen tot realisatie van het doelwoord. Bijvoorbeeld: het was gister, nee eergister, nee zaterdag. Het aantal woorden is drie.

In overleg met de auteurs van de ASTA wordt bij dit wegstrepen ook binnen de uitingen gezocht naar een grammaticale eenheid. Als die duidelijk is, kan daar omheen soms een aantal woorden weggestreept worden. Echter dit kan afhankelijk zijn van interpretatie. Een uiting die doorloopt na de grens van 300 woorden wordt niet meegeteld. De MLU wordt uiteindelijk bepaald door het totaal van de overgebleven woorden te delen door het totaal aantal uitingen. Bij de analyse volgens de ASTA wordt na het bepalen van de gemiddelde uitingslengte het percentage correcte uitingen bepaald. Hierbij geldt dat een correcte uiting een volledige grammaticale eenheid is, met een volledige argumentstructuur. Ellipsen zijn hierbij een uitzondering en worden wel gerekend als correcte uiting. Binnen de uitingen mag de fonologie afwijken zolang de woorden herkenbaar zijn. 2.4.2 Lexicale maten

Zelfstandige naamwoorden Voor de lexicale analyse wordt het totaal aantal zelfstandige naamwoorden geteld. Hieronder vallen ook herhalingen, dagen van de week en maanden van het jaar en eigennamen, plaatsnamen en landennamen worden meegeteld. Hierbij is het goed om op te letten bij bijvoorbeeld namen die uit meerdere woorden bestaan zoals Albert Heijn . Dit wordt geteld als één woord, omdat het een vaste combinatie is. Bij het tellen van de zelfstandige naamwoorden worden ook zelfstandige naamwoorden die gebruikt worden in vaste uitdrukking meegeteld. In de uiting: ik ben druk in de weer met de kinderen zijn twee zelfstandige naamwoorden: weer en kinderen. Bij twijfel over de status van een woord dient er gebruik gemaakt te worden van het Van Dale Groot woordenboek van de Nederlandse taal (C.A. den Boon, D. Geeraerts, 2005). Na het tellen van het totaal aantal zelfstandige naamwoorden wordt de diversiteit berekend aan de hand van de type-token-ratio. Hierbij wordt het aantal verschillende zelfstandige naamwoorden (typen) gedeeld door het totaal aantal zelfstandige naamwoorden (tokens). Een hoge ratio wijst op een hoge diversiteit. Een lage ratio daarentegen duidt op een lage diversiteit en derhalve weinig verschillende zelfstandige naamwoorden (Vermeulen et al. 1989). Het bepalen wanneer zelfstandige naamwoorden behoren tot eenzelfde type is duidelijk bij meervouden of verkleining, maar soms ontstaat er onduidelijkheid wanneer er

bijvoorbeeld sprake is van een samenstelling. Op het moment dat iemand eerst het woord zondag gebruikt en vervolgens iets vertelt over koopzondag zijn deze woorden als twee verschillende types geteld. Helaas is het niet mogelijk om homoniemen: dezelfde woorden, maar met een verschillende betekenis te splitsen. Wanneer iemand eerst spreekt over een bank als meubel en vervolgens over een bank als gebouw zal dit woord tot hetzelfde type behoren. Werkwoorden gebruikt als zelfstandige naamwoorden worden ook geteld als zelfstandige naamwoorden, bijvoorbeeld het reizen spreekt me aan. In deze zin wordt reizen geteld als een zelfstandig naamwoord. Zelfstandige naamwoorden in een echolalie worden niet geteld. Zelfstandig gebruikte telwoorden als de eerste, de tweede worden niet geteld, echter op zichzelf staande bijvoeglijk naamwoorden zoals laatste, oudste worden wel als zelfstandig naamwoord geteld. Neologismen worden niet meegeteld in het totaal aantal zelfstandige naamwoorden, maar worden apart genoteerd. Semantische en fonologische parafasieën vormen hierop een uitzondering en tellen zolang het doelwoord nog herkenbaar is derhalve wel mee.

Lexicale werkwoorden Werkwoorden verschillen als woordsoort wezenlijk van naamwoorden, doordat ze geen verwijzende functie hebben maar een actie (doen, gooien), toestand (zijn, staan, drijven) of een gebeurtenis (sterven, glinsteren) uitdrukken. Lexicale werkwoorden zijn werkwoorden die op zichzelf staan en derhalve geen ander werkwoord nodig hebben. Ook bij de lexicale werkwoorden is de bepaling of een werkwoord tot eenzelfde type behoort of een token op zich is niet altijd eenduidig. Daarom is het goed de uiting te analyseren en het basiswerkwoord te noteren. Dit wordt duidelijker aan de hand van een voorbeeld van twee uitingen: -

Ik kom er niet achter.

-

Ik kom er niet op.

Een opvatting dat er hier slechts sprake is van één lexicaal werkwoord zou kunnen rijzen, maar in de eerste zin is het lexicale werkwoord achterkomen en in de tweede zin is het lexicale werkwoord opkomen. Er is derhalve sprake van twee tokens. Ook in deze categorie worden semantische en fonologische parafasieën bij het aantal lexicale werkwoorden geteld. Een bijzonder geval bij de lexicale werkwoorden komt voor in de zin dat is lang geleden. Er is hier sprake van een constructie met een hulpwerkwoord en een voltooid deelwoord. Echter de tegenwoordige tijd van het deelwoord geleden wat lijden is wordt

heden ten dage niet meer gebruikt. Toch hoort lijden bij het aantal lexicale werkwoorden geteld te worden.

2.5 Betrouwbaarheid Om na te gaan of er een verschil in uitkomsten ontstaat wanneer een ander persoon de analyse uitvoert is er een correlatiecoëfficiënt berekend. Hierbij zijn de samples door de eerste beoordelaar uitgeschreven en vervolgens voorgelegd aan de tweede beoordelaar. In totaal hebben er vier beoordelaars meegewerkt in de beoordeling van vijftien samples. Tweederde van de beoordeelde samples is afkomstig uit het scriptieonderzoek van Iemkje de Vries. Zij geeft echter geen waarden voor het aantal bijzinnen, het percentage correcte uitingen en de finietheidsindex. Derhalve zijn deze waarden aangevuld door de auteurs van de ASTA. Deze auteurs hebben een gehele tweede analyse uitgevoerd bij het overige deel van de samples. Een schatting naar het correlatiecoëfficiënt is berekend middels de Pearson correlatiecoëfficiënt, ook wel aangeduid als Pearsons r. Het criterium voor deze waarde hiervan dient op zijn minst 0,70 te zijn, want bij een waarde van r= 0,7 is ongeveer 50% van de variantie van de eerste beoordeling statistisch gezien aannemelijk voor de tweede beoordeling aangezien r2 = 0,49. (Martin en Bateson, 2007)

3. Statische analyse

Om de gegevens van de onderzoeksgroep die in de volgende sectie worden weergegeven op waarde te kunnen schatten is er een statistische analyse middels een Ftest, een Multi-variate analyse uitgevoerd. De F-test is een veel gebruikte parametrische toets om variantie-analyses uit te voeren. Deze test is binnen het onderhavige onderzoek gebruikt om de invloed van de factoren geslacht, leeftijd en opleiding op de verschillende spontane-taalmaten te onderzoeken. Alle statistische analyses in het onderhavige onderzoek zijn gedaan middels SPSS versie 15.0. De groepsresultaten worden vergeleken met de bestaande normgegevens die weergegeven staan in de ASTA en daarnaast zal kort worden stilgestaan bij eventuele outliers en mogelijke oorzaken van het voorkomen hiervan. Bovendien wordt er de interbeoordelaarsbetrouwbaarheid bepaald. De onderzoeksvraag gaat in op de mate waarin factoren als geslacht, leeftijd en opleiding een invloed hebben op de kwantitatieve spontane-taalmaten. Mocht er een

significant verschil gevonden worden dan betekent dit dat het niet mogelijk is om alle prestaties van elke willekeurige afasiepatiënt zo maar met algemene normgegevens te vergelijken. In dat geval zullen er derhalve aparte normgegevens gecreëerd dienen te worden om een valide vergelijking te kunnen trekken. 4. Resultaten

De berekende interbeoordelaarsbetrouwbaarheid geeft een hoge correlatie. De verschillen die gevonden worden zijn gedeeltelijk te wijten aan het stellen van de grens van 300 woorden. Dit houdt in dat er ondanks de redelijk duidelijke instructies die vermeld staan in de ASTA toch nog verschillende opvattingen of een afwijkende manier van het tellen van de woorden wordt gehanteerd. Hier wordt verderop in de paragraaf dieper op in gegaan. Wanneer de scores van de onderzoeksgroep worden vergeleken met de normgegevens die gehanteerd worden binnen de ASTA is er een verschil. De spontanetaalmaten die zijn meegenomen in het onderhavige onderzoek en die in de ASTA worden weergegeven zijn in tabel 2 naast elkaar gezet. Zichtbaar is dat de ranges enorm wijd zijn. Alle ranges waarin aantallen worden weergegeven, met uitzondering van de parafasieën en de neologismen hebben een erg groot bereik. Zo loopt bijvoorbeeld de range van het aantal zelfstandige naamwoorden van 17 tot 73, dit betekent dat er een sample van 300 woorden is waarin 17 zelfstandige naamwoorden worden geteld, maar ook een sample waarin er 73 zelfstandige naamwoorden zijn. Op basis van deze uitkomsten is het goed een outlieronderzoek te doen.

Maten

Gemiddelde

Gemiddelde

Range

Range

ASTA

Onderzoek

ASTA

Onderzoek

Aantal zelfst.nw.

51,50

48,15

44-68

17 - 73

TTR zelfst. nw

0,75

0,76

0,54 – 0,86

0,53 – 0,89

Aantal lex. werkw.

26,75

28,75

24 – 33

19 – 41

TTR lex. werkw

0,74

0,63

0,63 – 0,86

0,45 – 0,84

Semantische parafasieën

0,19

0,25

0–1

0–2

Fonologische parafasieën

0,31

0,1

0–3

0–1

Modalen +

12,75

11,83

4 – 18

3 – 23

MLU

8,22

8,25

5,7 – 10,7

5,71 – 11,83

Percentage correcte uitingen

0,9

0,94

koppelwerkwoorden

0,74 - 1

Finietheidsindex

0,91

0,99

Neologismen

0

0

0,83 – 1

0,88 – 1 0

Tabel 2: overzicht uitkomsten maten onderzoek en gegevens ASTA

Aangezien de aantallen die de ranges bepalen zo uit elkaar lopen is het goed deze onder de loep te leggen. Allereerst blijkt dat de range voor het aantal zelfstandige naamwoorden wordt bepaald door twee afwijkende scores, te weten van persoon 15 en persoon 38, de uitkomsten vallen buiten de range van het boxplot, zie figuur 2.

Figuur 2 Boxplot scores zelfstandige naamwoorden Deze twee onderzoekspersonen laten respectievelijk een extreem laag en extreem hoog aantal zelfstandige naamwoorden horen in hun sample. Onderzoekspersoon 15 betreft een vrouw met een middelbaar opleidingsniveau, ingedeeld in leeftijdsgroep 2. De vraag die als eerste wordt gesteld is ‘Kun je me nog iets over je eigen kinderen vertellen?’ Het onderwerp ‘kinderen’ is vervolgens het enige behandelde onderwerp, dit maakt het aantal zelfstandige naamwoorden beperkt. Onderzoekspersoon 38 betreft een man met een hoog opleidingsniveau uit leeftijdsgroep 1. In het sample vertelt hij uitgebreid over zijn werk en gebruikt daarbij zeer veel opsommingen. Daarnaast is er een extra vraag gesteld met betrekking tot vakantie, omdat het sample na de andere vragen nog niet de grens van 300 woorden had bereikt. Zonder deze twee personen zou de range uitkomen op 33 – 64 zelfstandige naamwoorden.

Ten tweede wordt de range met betrekking tot het aantal lexicale werkwoorden onder de loep genomen. Bij deze maat zijn er een aantal scores van onderzoekspersonen die buiten het minimum of maximum van het boxplot vallen, zie figuur 3. Onderzoekspersoon 10 valt boven het boxplot. Dit betreft een vrouw met een laag opleidingsniveau uit leeftijdsgroep 3. Zij gebruikt 41 lexicale werkwoorden. Bij een nadere analyse van het sample blijkt dat er ondanks dat er slechts een onderwerp wordt behandeld, mevrouw dit zo uitvoerig uitlegt dat zij daardoor veel lexicale werkwoorden gebruikt. Tenslotte ligt onderzoekspersoon 13 wat aan de benedengrens met een aantal van 19 lexicale werkwoorden. Onderzoekspersoon 13 betreft een vrouw met een middelbare opleiding uit leeftijdsgroep 3. Zij vertelt in haar sample alleen over haar werk, met veel ‘en toen’ constructies. Verder lijkt een soort compensatie door

het

redelijk

hoge

aantal

zelfstandige

naamwoorden:

56.

De

andere

drie

onderzoekspersonen die buiten het boxplot vallen, onderzoekspersonen 2, 25 en 30 gebruikten respectievelijk een gelijk of bijna gelijk aantal lexicale werkwoorden als onderzoekspersoon 13. De aantallen bij hen waren respectievelijk 19 en tweemaal 20.

Figuur 3: boxplot verdeling aantal lexicale werkwoorden

Ten derde heeft ook de range van koppelwerkwoorden en modalen een zeer groot bereik. Onderzoekspersoon 2, valt als enige persoon buiten het boxplot met een aantal van 23, zie figuur 4.

Figuur 4: boxplot verdeling aantal koppelwerkwoorden en modalen

Onderzoekspersoon 2 betreft een man met een hoog opleidingsniveau uit leeftijdsgroep 2.. Deze man, wiens score ook ietwat afwijkend is bij het aantal lexicale werkwoorden, waar het een redelijk lage score betreft. Het lijkt dat deze onderzoekspersoon een voorkeur heeft voor een zinsconstructie met een vervoeging van het koppelwoord zijn. Bovendien wordt nog eens zesmaal het modale werkwoord moeten gebruikt. Het hoge aantal koppelwerkwoorden en modalen hangt mogelijk samen met het lage aantal lexicale werkwoorden. Aangezien

er

niet

een

bepaalde

onderzoekspersoon

of

bepaalde

onderzoekspersonen zijn welke stelselmatig een afwijkende score hebben of waarvan de score door een afwijkende oorzaak is, is er besloten geen onderzoekspersonen uit het onderzoek te halen. Wel wordt het aantal lexicale werkwoorden van onderzoekspersoon 11 aangepast voor de berekening van de gemiddelden, de range en de standaarddeviaties.

De significante waarden na de Multivariate-test staan weergegeven in tabel 3. Bij de variabele opleiding was het mogelijk een post-hoc analyse uit te voeren. De p-waarde na de post-hoc test kwam voor de TTR van de zelfstandige naamwoorden niet lager dan 0,059. Hiermee is de significantie verdwenen. Gezien het grote aantal analyses zou voor TTR van de zelfstandige naamwoorden en het geslacht een Bonferroni-correctie met een significantieniveau van 0,01 op zijn plaats zijn. In dit geval verdwijnt de significantie. Voor de invloed van geslacht, leeftijd en opleiding op het aantal bijzinnen dient een noot te worden opgenomen in het protocol van de ASTA.

Variabele

Spontane-taalmaat

Geslacht

TTR zelfstandige nw

Geslacht

Df 1 1

bijzinnen

Opleiding Geslacht en leeftijd

F-waarde

p-waarde 5,268

,031*

8,616

,007*

TTR zelfstandige nw

2

4,738

,019*

bijzinnen

2

3,468

,048*

2

7,050

,002*

Geslacht, opleiding en leeftijd

bijzinnen Tabel 3: significante verschillen na multivariate-test

4.1 Interbeoordelaarsbetrouwbaarheid en multivariate test Hieronder wordt antwoord gegeven op de onderzoeksvraag: In hoeverre hebben factoren als geslacht, leeftijd en opleidingsniveau invloed op de verschillende kwantitatieve maten binnen een spontane taalsample? Een overzicht van de scores van de individuele onderzoekspersonen is terug te vinden in bijlage 3. In deze sectie worden per factor de scores van de kwantitatieve spontane-taalmaten op significantie beoordeeld. Allereerst

worden

de

uitkomsten

van

de

interbeoordelaarsbetrouwbaarheid

weergegeven. Voor veel maten in het onderhavige onderzoek is er een zeer hoge mate van correlatie. De waarden staan overzichtelijk weergegeven in tabel 4. Hierin valt terug te lezen dat de meeste p-waarden een significantie op het hoogste significantieniveau aantonen. Voor de bijzinnen wordt een p-waarde van <0,05 gegeven. Echter de waarde van het correlatiecoëfficiënt valt onder de voorafgestelde waarde van 0,7. De uitkomsten van deze maat dienen derhalve met enige voorzichtigheid behandeld te worden. Evenzo de uitkomsten van het percentage correcte uitingen en de finietheidsindex. Een overzicht van de uitkomsten van de verschillende beoordelaars is terug te vinden in bijlage 4.

Spontane-taalmaat

Correlatiecoëfficiënt

p-waarde

Aantal zelfstandige naamwoorden

0,968

< 0,001

TTR zelfstandige naamwoorden

0,913

< 0,001

Aantal lexicale werkwoorden

0,738

0,002

TTR lexicale werkwoorden

0,781

0,001

Aantal koppelwerkwoorden/modalen

0.848

<0,001

MLU

0,981

<0,001

Aantal bijzinnen

0,624

<0,05

Percentage correcte uitingen

0,454

>0,05 (n.s.)

Finietheidsindex

0,498

>0,05 (n.s.)

Tabel 4: uitkomsten berekening Interbeoordelaarsbetrouwbaarheid

Vervolgens wordt er een overzicht gegeven van de uitkomst van de Multivariate test (ANOVA). Binnen deze test zijn de factoren apart, maar ook in combinatie met elkaar meegenomen om een mogelijk versterkend effect te bemerken. In tabel 5 staan de pwaardes van de zowel de factoren apart als tezamen weergegeven. Geen van de p-waardes geeft een getal dat binnen een significantieniveau valt.

Factoren

F-waarde

Df-waarde

p-waarde

Geslacht

1,287

11

0,329

Opleiding

1,522

22

0,152

Leeftijd

0,844

22

0,655

Geslacht x opleiding

0,986

22

0,509

Geslacht x leeftijd

1,257

22

0,286

Opleiding x leeftijd

0,889

44

0,653

Geslacht x opleiding x 0,895

33

0,626

leeftijd Tabel 5 overzicht uitkomsten Multivariate-test

In principe betekenen bovengenoemde uitkomsten dat de verschillende onderzochte factoren geen invloed hebben op de uitkomsten van de ASTA. Echter aangezien het hier gaat om standaardnormen, die in de toekomst voor spontane- taalanalyse bij afasie gebruikt kunnen gaan worden, wordt voor de volledigheid hieronder toch een overzicht gegeven van de scores op het niveau van elke afzonderlijke maat, om te onderzoeken of ook op dat niveau geen verschillen worden aangetoond. 4.2 Geslacht Wanneer de scores op de verschillende spontane-taalmaten worden uiteengezet per variabele is er een aantal punten op te merken. Om de uitleg beter te kunnen ondersteunen wordt hier eerst de tabel met de resultaten gegeven, waarop de uitleg volgt.

Kwantitatieve

Df

F-waarde

p-waarde

spontane-taalmaat Zelfst. naamwoorden

1

TTR zelfst. nmw

1

Lex. Ww TTR lex. ww Kopmod

1 1 1

3,692

,067

5,268

,031*

,895

,591

,036

,850

,505

,484

1

Mlu

1

Correct

1

Finietheid

1

Bijzinnen

1

Sempar

1

Fonpar

2,437

,132

,559

,462

,456

,506

8,616

,007*

,982

,332

,026

,874

.

.

1

Neologisme

Tabel 6: resultaten spontane taalmaten vergeleken met geslacht

Bij de variabele geslacht is te zien dat het aantal zelfstandige naamwoorden bij de mannen hoger ligt dan bij de vrouwen, respectievelijk 51 en 45,6. Uit de Multivariate-test volgt hier een F-waarde van 3,692 en een p-waarde van 0,067. Het betreft hier geen significant verschil. De diversiteit van de zelfstandige naamwoorden bij de vrouwen hoger ligt dan bij de mannen, respectievelijk 0,77 en 0,74. Het verschil tussen het minimum en maximum reikt bij de vrouwen minder ver. Uit de Multivariate-test volgt hier een F-waarde van 5,268 en een pwaarde van 0,031. Dit is een significant verschil op een significantieniveau van p<0,05. Ten slotte is het gemiddeld aantal bijzinnen bij de vrouwen iets hoger dan bij de mannen, 4,71 versus 3,63, ook het minimum en maximum ligt bij de vrouwen vergeleken met de mannen hoger. De F-test geeft bij deze maat een F-waarde van 8,616 en een p-waarde van 0,007. Het betreft hier een significant verschil op een significantie van p<0,001. Echter hierbij is voorzichtigheid geboden. Immers wanneer er een Bonferonni-correctie zou worden uitgevoerd, welke op zijn plaats zou zijn door het grote aantal analyses, en er zou worden gezocht naar een significant verschil op een significantieniveau van p<0,001, dan verdwijnt naast de andere significante verschillen ook het verschil bij de bijzinnen. 4.3 Leeftijd De factor leeftijd geeft geen enkele significante invloed op de scores van de verschillende linguïstische maten. In tabel 7 staan de uitkomsten van de statische analyse overzichtelijk weergegeven. Kwantitatieve

Df

F-waarde

p-waarde

Spontane-taalmaat Zelfst. naamwoorden

2

2,532

,101

2

1,001

,383

Lex. Ww

2

,018

,982

TTR lex. ww

2

1,472

,250

Kopmod

2

,779

,471

TTR zelfst. nmw

Mlu

2

,609

,552

Correct

2

1,279

,297

Finietheid

2

,063

,939

Bijzinnen

2

,399

,675

Sempar

2

1,329

,284

Fonpar

2

,922

,412

Neologisme 2 . Tabel 7: resultaten spontane taalmaten vergeleken met leeftijdsgroepen

.

4.4 Opleiding Bij de factor opleiding wordt er na statistische analyse één significante invloed gevonden. De diversiteit van de zelfstandige naamwoorden is na statische analyse significant

op een

significantieniveau van p <0,005. De p-waarde geeft namelijk een getal van 0,019. Echter door het zichtbaar grote bereik, zie boxplot in figuur 4, is deze waarde niet onomstreden. Bovendien geeft een post-hoc test gericht op de opleiding en het aantal zelfstandige naamwoorden als laagste p-waarde 0,059, waarbij het significante verschil is verdwenen.

Figuur 14 boxplot opleiding- TTR zelfstandige naamwoorden

De andere spontane-taalmaten laten geen significant verschil zien. In tabel 8 staan de resultaten per spontane-taalmaat in vergelijking met de opleiding weergegeven.

Kwantitatieve

Df

F-waarde

p-waarde

Spontane-taalmaat Zelfst. naamwoorden

2

1,114

,345

2

4,738

,019*

Lex. ww

2

1,871

,177

TTR lex. ww

2

,097

,908

Kopmod

2

,211

,812

Mlu

2

1,684

,208

Correct

2

,506

,610

Finietheid

2

,598

,558

Bijzinnen

2

2,033

,154

Sempar

2

,417

,664

Fonpar

2

1,001

,383

TTR zelfst. nmw

Neologisme 2 . Tabel 8: resultaten spontane taalmaten vergelijken met opleiding

.

4.5 Geslacht en leeftijd Wanneer

er

zowel

rekening

wordt

gehouden

met

het

geslacht

van

de

onderzoekspersoon als met de leeftijd blijkt er een matig significant verschil bij de bijzinnen. Hier wordt een F-waarde van 3,468 gevonden en een p-waarde van 0,048, wat net onder de grens van p < 0,05 ligt. Verder zijn er geen significante verschillen, zoals ook te bezien valt in tabel 9.

Kwantitatieve

Df

F-waarde

p-waarde

Spontane-taalmaat Zelfst. naamwoorden

2

2,022

,155

2

,297

,746

Lex. ww

2

,331

,721

TTR lex. ww

2

,039

,961

Kopmod

2

,601

,557

Mlu

2

1,464

,252

Correct

2

2,493

,105

Finietheid

2

,424

,659

Bijzinnen

2

3,468

,048*

Sempar

2

,026

,974

Fonpar

2

,825

,451

TTR zelfst. nmw

Neologisme 2 . Tabel 9: resultaten spontane taalmaten vergelijken met geslacht en leeftijd

.

4.6 Geslacht en opleiding De factoren geslacht en opleiding hebben tezamen geen significante invloed op de spontane-taalmaten. In tabel 10 staan de resultaten van deze statische analyse weergegeven. Alle p-waarden zijn hoger dan 0,05.

Kwantitatieve

Df

F-waarde

p-waarde

Spontane-taalmaat Zelfst. naamwoorden

2

,676

,518

2

,769

,475

Lex. ww

2

,118

,889

TTR lex. ww

2

,997

,385

Kopmod

2

,935

,407

Mlu

2

1,701

,205

Correct

2

,856

,438

Finietheid

2

,846

,442

Bijzinnen

2

1,903

,172

Sempar

2

,443

,647

Fonpar

2

,688

,513

TTR zelfst. nmw

Neologisme 2 . Tabel 10: resultaten spontane taalmaten vergelijken met geslacht en opleiding

.

4.7 Opleiding en leeftijd Ook bij samenhang van opleiding en leeftijd is er geen significante invloed gevonden op de spontane-taalmaten. In tabel 11 is te zien dat de laagste p-waarde wordt gevonden bij het aantal lexicale werkwoorden. Deze waarde voldoet echter niet aan de grens voor een significantieniveau. Kwantitatieve

Df

F-waarde

p-waarde

Spontane-taalmaat Zelfst. naamwoorden

2

1,142

,362

2

1,226

,327

Lex. ww

2

2,204

,100

TTR lex. ww

2

,573

,685

Kopmod

2

,250

,907

Mlu

2

1,283

,306

Correct

2

,579

,681

Finietheid

2

,529

,715

Bijzinnen

2

,491

,742

Sempar

2

,553

,699

Fonpar

2

2,152

,107

TTR zelfst. nmw

Neologisme 2 . Tabel 11: resultaten spontane taalmaten vergelijken met opleiding en leeftijd

.

4.8 Geslacht, opleiding en leeftijd Tenslotte is er een statische analyse uitgevoerd waarbij alle factoren uit het onderhavige onderzoek zijn meegenomen om na te gaan of de drie factoren samen mogelijk een significante invloed zouden hebben op de spontane-taalmaten. Binnen deze groep is er één significant verschil gevonden, te weten de bijzinnen. Hier wordt een F-waarde van 7,05 en een p-waarde van 0,002 gevonden. Zoals eerder besproken is er bij de maat van de bijzinnen wel voorzichtigheid geboden. In tabel 12 staan de relevante gegevens na de statische analyse weergegeven. In alle gevallen is het niet mogelijk geweest om het aantal neologismen in de berekening mee te nemen, dit doordat het getal een te lage waarde aannam.

Kwantitatieve

Df

F-waarde

p-waarde

Spontane-taalmaat Zelfst. naamwoorden

2

1,662

,203

2

,129

,942

Lex. ww

2

,492

,691

TTR lex. ww

2

,700

,562

Kopmod

2

,687

,569

Mlu

2

2,619

,075

Correct

2

,927

,443

Finietheid

2

,713

,554

Bijzinnen

2

7,050

,002*

Sempar

2

,077

,972

Fonpar

2

,558

,648

TTR zelfst. nmw

Neologisme 2 . . Tabel 12: resultaten spontane taalmaten vergelijken met geslacht, opleiding en leeftijd

5. Conclusie

In het geheel genomen blijken er geen significante invloeden te bestaan van de factoren geslacht, opleiding en leeftijd. Op het niveau van de verschillende maten zijn hier en daar kleine verschillen aangetoond, maar deze hingen met name samen met het voorkomen van uitschieters. Dit houdt in dat de gehele groep als controlegroep gebruikt kan worden en derhalve de waarden sterker worden. Wel dient er een noot opgenomen te

worden in het protocol van de ASTA waarin wordt vermeld dat er mogelijk een invloed is van geslacht, opleiding en leeftijd op het aantal bijzinnen. Daarnaast dienen er een aantal aanpassingen gemaakt te worden in het gebruik van de gegevens. Hierop verder ingegaan in de volgende sectie. Het antwoord op de onderzoeksvraag kan beantwoord worden door te stellen dat er geen significante invloed van de factoren geslacht, opleiding en leeftijd is, zowel apart als in samenhang op de onderzochte linguïstische maten, met uitzondering van het aantal bijzinnen.

Hierbij

wordt

wel

een

verschil

gevonden.

Bovendien

blijkt

uit

de

interbeoordelaarsbetrouwbaarheid dat er een te lage correlatie is bij de bijzinnen, het percentage correcte uitingen en de finietheidsindex. Deze maten zullen om als gedegen normgegevens te fungeren naderen onderzocht dienen te worden. 6. Discussie en aanbevelingen

Middels dit onderzoek is getracht het belang van normen voor de spontane taal binnen de spontane taalanalyse aan te tonen en hierin tegemoet te treden. Uit het onderzoek is gebleken dat factoren als geslacht, leeftijd en opleidingsniveau geen significante invloed hebben op de scores op de kwantitatieve spontane-taalmaten, met uitzondering van de bijzinnen. Er zijn normen ontwikkeld, die een belangrijke bijdrage leveren bij het objectief meten van de spontane taal en het eventueel herstelverloop hiervan. In de discussie wordt een vergelijking gelegd tussen de in de inleiding beschreven beoordelingsschalen en de ASTA en het onderhavige onderzoek. Ten slotte worden er aanbevelingen gegeven voor het gebruik van de resultaten en voor toekomstig onderzoek. 6.1 Toepassing normgegevens

In sectie 5 zijn de resultaten van het onderhavige onderzoek reeds vergeleken met de normgegevens die in de ASTA worden genoemd. Binnen het protocol wordt gewerkt met een range, het minimum en het maximum dat behaald is op een bepaalde spontane-taalmaat. Om echter meer betrouwbare en duidelijkere uitspraken te doen over de afwijking van de norm, is het gebruik van standaarddeviaties onontbeerlijk. Een afwijking van anderhalf keer de standaarddeviatie wordt gezien als afwijkend. De range van de ASTA dient derhalve te worden aangepast met een standaarddeviatie en een mediaan. Dit geeft het resultaat dat weergegeven staat in tabel 13. Hierbij zijn in het geval waarbij een spontane-taalmaat in aantallen wordt weergegeven de getallen afgerond. Immers het is niet mogelijk om bijvoorbeeld een half woord te tellen. Bij de afronding geldt dat getallen onder vijf decimalen naar beneden worden afgerond. Deze indeling heeft tot gevolg dat er binnen de gezonde

onderzoeksgroep van het onderhavige onderzoek afwijkende scores zijn behaald. Dit betreft echter een zeer klein deel van de populatie en is te verklaren bij een nadere analyse van het sample. De onderzoekspersonen die buiten het normale gebied vallen zijn reeds besproken in sectie 5.

Spontane-taalmaat

Gemiddelde

Standaarddeviatie

Normale range (mediaan +/- 1,5 SD)

Aantal zelfstandige

48,15

10,09

34 – 64

0,76

0,08

0,7 – 0,9

Aantal lexicale werkwoorden

28,75

4,84

22 – 36

TTR lexicale werkwoorden

0,63

0,10

0,48 – 0,78

Aantal

11,83

4,52

4 – 18

MLU

8,25

1,38

5,78 – 9,92

Percentage correcte uitingen

0,95

0,05

0,89 – 1

Finietheidsindex

0,99

0,02

0,97 – 1

Aantal bijzinnen

4,2

2,38

0–8

Semantische parafasieën

0,25

0,54

0–1

Fonologische parafasieën

0,1

0,3

0

Neologismen

0

0

0

naamwoorden TTR zelfstandige naamwoorden

koppelwerkwoorden/modalen

Tabel 13: maatstaven voor normgegevens

6.2 Discussie en aanbevelingen

In de inleiding is een aantal beoordelingsschalen besproken met hun voor- en nadelen. In deze paragraaf wordt hier nogmaals ingegaan met daarbij een vergelijking van de ASTA en het onderhavige onderzoek. De

BDAE

(Goodglass

en

Kaplan,

1972)

geeft

naast

een

algemene

beoordelingsschaal met betrekking tot de communicatiemogelijkheden van de patiënt en de bijdrage van de patiënt tot conversatie ook een profiel. Dit profiel bestaat uit acht aparte schalen waarbij een beoordeling op een zevenpuntsschaal toegekend kan worden. Schalen die overeenkomen met de maten die in het huidige onderzoek ook worden gehanteerd zijn fraselengte, vergelijkbaar met MLU en parafasieën. Echter bij de BDAE wordt geen onderscheid gemaakt tussen parafasieën van een fonologisch of semantisch niveau. De BDAE bevat tevens een schaal genaamd zinsherhaling. Dit is een meting die mogelijk mist bij de ASTA. Hierbij worden herhalingen van zinnen niet apart genoteerd of weggelaten. Zelfs herhalingen van zelfstandige naamwoorden worden gewoon geteld. Dit heeft mogelijk

een negatieve invloed op de uitkomsten. Immers wanneer iemand een aantal maal een woord herhaalt wordt dit steeds meegeteld. Wel is het mogelijk dit terug te zien in een lagere type-tokenratio. De WAB( Kertesz, 1982) beoordeelt middels een elfpuntsschaal twee verschillende maten. Aan de ene kant is er een maat die ingaat op de hoeveelheid overgedragen informatie (Information Content) en aan de andere kant een maat die de vloeiendheid (Fluency) meet. De berekening van de vloeiendheid is niet opgenomen in de ASTA. Dit kan het gevolg zijn van de moeilijkheden bij het definiëren van het begrip vloeiendheid of de rol hiervan in linguïstisch perspectief. Binnen de SAN-test (Deelman et al. 1987) dient er een berekening van het spreektempo te worden uitgevoerd. Dit geeft informatie over de vloeiendheid van een spreker. Een laag spreektempo kan aangeven dat iemand moeite heeft met de woordvinding. Een hoog spreektempo is niet te koppelen aan de woordvinding, maar kan wel de oorzaak zijn van bijvoorbeeld een laag percentage correcte uitingen. Zo komt paragrammatisme vaak in combinatie met een hoog spreektempo voor. De laatste beoordelingsschaal die in de inleiding uitvoerig is besproken is de beoordelingsschaal van de AAT ( Graetz et al, 1992). De spontane-taalproductie wordt hierin beoordeeld aan de hand van zespunts-beoordelingsschalen waarbij er een score toegekend kan worden van nul tot vijf op zes verschillende niveaus: Communicatief gedrag, articulatie en prosodie, geautomatiseerde taal, semantische structuur, fonematische structuur en syntactische structuur. De beoordelingsschalen van de AAT zijn qua opzet vergelijkbaar met de schalen van de BDAE. Echter de schalen van de AAT hebben een uitgebreidere omschrijving, wat de klinische bruikbaarheid verhoogt. Binnen deze schaal is er tevens ruimte voor vloeiendheid. Echter de vloeiendheid die wordt beoordeeld binnen de AAT vindt plaats op het niveau van articulatie en prosodie en dit hangt derhalve niet samen met woordvinding, die op het niveau semantische structuur wordt gemeten. In de inleiding wordt verder het onderzoek van Howes en Geschwind (1964) besproken. Zij leggen naast spreektempo en onmiddellijke herhalingen ook nadruk op de frequentie van functiewoorden (voegwoorden, preposities, lidwoorden, hulpwerkwoorden en dergelijke) en de distributie van de woordfrequentie. De functiewoorden krijgen binnen de ASTA geen tot een kleine rol. Voegwoorden worden niet apart gescoord, maar er wordt wel rekening gehouden met het voorkomen van eventuele bijzinnen. De preposities bekleden een aparte maat binnen de ASTA, maar zijn in het huidige onderzoek niet meegenomen, omdat het een zeer kleine invloed heeft op de analyse. Vaak valt tijdens de analyse op, wanneer iemand foutieve preposities hanteert of verplichte preposities weglaat. Dit kan derhalve apart worden weergegeven. Voor het aantal lidwoorden geldt hetzelfde. De hulpwerkwoorden hebben geen rol binnen de ASTA, maar het is aan te bevelen om ook het

aantal hulpwerkwoorden afzonderlijk te gaan tellen in een sample. Hulpwerkwoorden geven vaak de tijdaspecten van een zin weer. Bij een hoog aantal hulpwerkwoorden wordt er mogelijk veel gesproken in de verleden tijd en met behulp van een voltooid deelwoord. In sectie 2.5 werden de verschillende spontane-taalmaten die binnen de ASTA worden gebruikt besproken. Binnen de ASTA worden de koppelwerkwoorden en modalen samengenomen. Echter deze twee verschillende soorten werkwoorden drukken beiden een andere verhouding uit. Het koppelwerkwoord speelt een rol in de verhouding tussen spreker en mededeling, terwijl de modalen juist informatie geven over de verhouding tussen de beschrijving en de werkelijkheid. Doordat dit twee verschillende soorten informatie zijn is het wellicht beter om deze twee verschillende soorten werkwoorden uit elkaar te halen en derhalve ook apart te tellen. In het huidige onderzoek is dit echter niet gebeurd, valide normgegevens zijn er hiervan dientengevolge nog niet. Doordat de correlatiecoëfficiënt bij het aantal bijzinnen, het percentage correcte uitingen en de finietheidsindex een te lage waarde geeft dienen de normgegevens voor deze linguïstische maten met enige voorzichtigheid te worden gehanteerd. Het strekt tot aanbeveling de berekening van deze maten nader te onderzoeken en hierbij ook de normgegevens

eventueel

aan

te

passen.

Een

mogelijke

invloed

op

het

lage

correlatiecoëfficiënt zou terug te vinden kunnen zijn in de berekening. Echter zoals eerder is gesteld wordt er voordat deze maten berekend worden een deel van het sample weggestreept, wanneer een persoon niet tot een bepaalde eenheid komt. De regels voor dit wegstrepen zijn niet arbitrair, waardoor hierin mogelijk verschillen ontstaan. Hierdoor ontstaan mogelijk verschillende uitkomsten bij verschillende beoordelaars. Wat betreft de woordfrequentie en de samenhang met de linguïstische maten die worden onderzocht middels de ASTA geldt dat mogelijk de distributie van de woordfrequentie informatie geeft over de onderzoekspersoon.

Er bestaat

complexiteit van de woordenschat van de

een mogelijkheid

dat

de groep met

een hoog

opleidingsniveau woorden gebruikt welke een lagere frequentie hebben. Woordfrequentie is echter een maat die uit praktisch oogpunt zeer lastig te berekenen is. Het is zeer tijdrovend om van elk gebruikt zelfstandig naamwoord en lexicaal werkwoord de frequentie op te zoeken. In deze sectie is tot nu toe kort ingegaan op het spreektempo. Spreektempo lijkt ook een belangrijke factor om mee te nemen bij de analyse. Het spreektempo is te berekenen door het aantal woorden van het totale sample te tellen en met een stopwatch de tijd waarin de patiënt spreekt te meten. Tijdens pauzes of uitingen van de onderzoeker wordt de stopwatch stil gezet. Om de meting zo precies mogelijk te maken is het verstandig bij de meting het transcript te gebruiken. Het getelde aantal woorden wordt gedeeld door het aantal seconden en met zestig vermenigvuldigd om te komen tot het aantal woorden per minuut.

Het spreektempo valt bij de doelgroep waarvoor de ASTA is bedoeld met name op wanneer het te laag is. Binnen de spontane analyse van de AAT wordt een spreektempo van meer dan negentig woorden per minuut als normaal gezien, een bovengrens wordt hierbij niet gehanteerd. Echter uit de spontane-taalgegevens van de zestien niet-afatische personen die in het onderzoek van Vermeulen en Bastiaanse (1984) komt een gemiddeld spreektempo van 139 woorden per minuut, met een standaarddeviatie van 42 woorden per minuut. Tenslotte zou het een optie kunnen zijn om het aantal lege woorden, maar ook het aantal minimale responsen en stopwoorden meetbaar en beoordeelbaar te maken. Deze soorten woorden kunnen namelijk bewust of onbewust een invloed hebben op de woordvinding. Door het gebruik van dit soort worden wordt mogelijk tijd gewonnen om tot lexicale woorden te komen en zo worden er mogelijk minder fouten gemaakt in de woordkeuze. 6.3 Toekomstbeeld ASTA De normgegevens die middels het onderhavige onderzoek zijn gewonnen vormen een belangrijke basis voor het objectief meten van de spontane taal en het eventueel herstelverloop hiervan. Voor de ASTA geldt dat het aantal bijzinnen, het percentage correcte uitingen en de finietheidsindex nader onderzocht dient te worden voor er hier sprake is van gedegen normen. Verder strekt het tot aanbeveling de test-hertestbetrouwbaarheid te onderzoeken, zodat er onderzocht kan worden of het opnemen van een spontane taalsample slechts een momentopname is of werkelijk meer zegt over het taalgebruik van een persoon. Tot slot is het goed aanpassingen te maken in het huidige protocol van de ASTA, op de punten die in het onderhavige onderzoek aan de orde gesteld zijn om zo optimaal gebruik te maken van de mogelijkheden die de ASTA biedt.

7. Literatuurlijst

Bastiaanse, R., Edwards, S. & Kiss, K. (1996). Fluent aphasia in three languages: aspects of spontaneous speech. Aphasiology, 10 (6), 561-575 Bastiaanse, R. , Bergh, N. van den, Hurkmans, J. & Jonkers, R. (2006) Vertaling in en aanpassing aan het Fries van Nederlandstalig diagnostisch materiaal voor volwassenen met taalstoornissen. Groningen-Beetsterzwaag, Rijksuniversiteit Groningen en Revalidatie Friesland

Boon, C.A. den, Geeraerts D., (2005) Van Dale Groot woordenboek van de Nederlandse taal, 14e druk, Van Dale Lexiografie Deelman, B.G., Koning-Haanstra, M., Liebrand, W.B.G. & Van den Burg, W. (1987). S.A.N. Test: een afasietest voor auditief taalbegrip en mondeling taalgebruik (handleiding), Lisse: Swets & Zeitlinger. Edwards, S. & Garman, M. (1989). Case study of a fluent aphasic: the relation between linguistic assessment and therapeutic intervention. In: P. Grunwell & A. James (eds.), The functional evaluation of language disorders, London/New York/Sydney: Croom Helm, 163181. Edwards, S. & Knott, R. (1994). Assessing spontaneous language abilities of aphasic speakers. Language testing, 11 (1), 49-64. Goodglass, H., Quadfasel, F.A. & Timberlake, W.H. (1964). Phrase length and the type and severity of aphasia. Cortex, 1, 133-153.

Goodglass, H., Kaplan, E., & Barresi, B. (2000). Boston Diagnostic Aphasia Examination (3rd ed.). Philadelphia: Lippincott, Williams & Wilkins. Grice, H. P. (1975). Logic and conversation. In Cole, P., and Morgan, J., editors, Syntax and Semantics 3: Speech Acts, pages 41–58. Academic Press, New York. Graetz, P., De Bleser, R., & Willmes, K. (1992). Akense Afasietest. Lisse: Swets & Zeitlinger

Holland, A.L., (1980). Communicative abilities in daily living (CADL): a test of functional communication for aphasic adults, Baltimore : University Park Press Howes, D. & Geschwind, N. (1964). Quantative studies of aphasic language. In: D.M. Rioch & E.A. Weinstein (eds.), Disorders of communication, Baltimore: Williams & Wilkins, 229-244. Huber, W., Poeck, K., Weniger, D. & Willmes, K. (1983). Der Aachener Aphasie Test, Gottingen: Hogrefe. Jonkers, R. (1998) Comprehension and production of verbs in aphasic speakers. Groningen: RUG, First edition. XII, 185 p. Pbck. Proefschrift Kertesz, A. (1982). The Western Aphasia Battery, New York: Grune and Stratton. Kertesz, A. & Poole, E. (1974). The aphasia quotient: the taxonomic approach to measurement of aphasic disability. Canadian Journal of Neurological Sciences, 1, 7-16. Martin, P.,

Bateson, P. (2007) Measuring behaviour, an introductory guide, Cambridge

University Press, chapter 7, p.78

Niewold, C, (2006) Spontaan herstel van afasie in en na de acute fase, proefschrift met medewerking van de SAN Prins, R.S., Snow, C.E. & Wagenaar, E. (1978). Recovery from aphasia: spontaneous speech versus language comprehension. Brain and Language, 6, 192-211. Prins, R.S. (1987). Afasie: classificatie, behandeling en herstelverloop. Academisch Proefschrift, Universiteit van Amsterdam, Amsterdam.

Prins, R., & Bastiaanse, R. (2004). Analysing the spontaneous speech of aphasic speakers. Aphasiology, 18 (12), 1075-1091. Searle, J.R. (1975) Indirect Speech Acts. in Cole and Morgan (eds) Skinner, C.M., Wirz S.L., Thompson, I.M., Davidson, J. (1984) The Edinburgh Functional Communication Profile, Bicester: Winslow Press

Vermeulen, J., & Bastiaanse, R. (1984). Stoornissen in de Spontane Taal bij Afasiepatiënten Een Faktoranalytisch Onderzoek. Rapport voor Stichting Afasie Nederland. Vermeulen, J., Bastiaanse, R., & Van Wageningen , B. (1989). Spontaneous speech in aphasia: a correlational study. Brain and Language, 36, 252-274. Vries, de. I., masterthese (2006) De relatie tussen Nederlandse en Friese spontane taal bij Friestalige afasiepatiënten, niet gepubliceerd Wagenaar, E., Snow, C., & Prins, R. (1975). Spontaneous speech of aphasic patients: A psycholinguistic analysis. Brain and Language, 2, 281-303. Wijckmans, E. & Zwaga, M. (2004) Standaard voor Analyse van Spontane Taal. Dutch Clinical Linguistics Society (VKL). Website Elektronische

Algemene

Nederlandse

Spraakkunst

(ANS):

http://www.let.ru.nl/ans/e-

ans/index.html (informatie koppelwerkwoorden en modalen)

Oorspronkelijke afbeelding voorpagina: www.onzetaal.nl/plaatjes/vegter.jpg

8. Bijlagen 8.1Protocol ASTA

Bijlage 8. 2: Gegevens onderzoekspersonen

Onderzoeks-

Geslacht

Leeftijd

Leeftijdsgroep

Opleiding

Opleidingsniveau

persoon 1

Man

50;7

2

MAVO

Laag

2

Man

51;3

2

HBO

Hoog

3

4

5

6

Vrouw

Man

Man

Vrouw

53;3

56;3

64;3

56;3

3

3

3

3

Middelbare school

HBO

MBO

Middelbare school

Laag

Hoog

Middelbaar

Laag

7

Man

39;2

2

HBO

Hoog

8

Vrouw

56;3

3

MBO

Middelbaar

9

Man

23;1

1

MBO

Middelbaar

10

Vrouw

54

3

Laag

11

Man

54

3

12

Man

59

3

13 14 15

Vrouw Man Vrouw

58 58 39;2

3 3 2

Middelbare school Middelbare school ULO/ technische school MBO MBO MBO

16 17

Vrouw Vrouw

25;6 62

1 3

18 19

Vrouw Vrouw

29;10 44

1 2

20 21

Vrouw Man

28 20

1 1

HBO Middelbare school MBO Middelbare school MBO niv1 HAVO

Laag Middelbaar Middelbaar Middelbaar Middelbaar

Hoog Laag Middelbaar Laag Laag Middelbaar

Overige informatie

medewerker facilitaire dienst Leraar Vanaf lagere school tweetalig (Nederlands – Fries) Administratief medewerkster Vanaf lagere school tweetalig (Nederlands – Fries) Directeur basisschool Vroeg tweetalig (voor aanvang school NLFries) Monteur Vanaf lagere school tweetalig (Nederlands – Fries) Administratieve werkzaamheden Vanaf lagere school tweetalig (Nederlands – Fries) Vroeg tweetalig (voor aanvang school NLFries) Huisvrouw Vroeg tweetalig (voor aanvang school NLFries) Vroeg tweetalig (voor aanvang school NLFries)

Afkomstig uit Aalten (Achterhoek) Administratief werk Onderwijs Monsternemer Vanaf lagere school tweetalig (Nederlands – Fries) Logopedist Receptioniste Secretaresse Administratief medewerkster Horecamedewerker Student automonteur

22 23 24 25 26 27 28 29

Vrouw Man Vrouw Vrouw Vrouw Man Man Man

18 21 53 32 41 52 78 48

1 1 3 1 2 2 3 2

Middelbaar Laag Hoog Hoog Hoog Laag Laag Hoog

Apothekersassistente Winkelmedewerker Lerares, Groningen Arts Logopedist Huismeester Chauffeur muziekdocent

3 2 1 2 3 2 2

MBO MAVO HBO WO HBO LTS Basisschool HBO: conservatorium MBO4 HBO MBO2 MAVO WO MBO MBO

30 31 32 33 34 35 36

Vrouw Man Vrouw Vrouw Man Man Man

53 46 27 36 58 40;3 39

Middelbaar Hoog Laag Laag Hoog Middelbaar Middelbaar

3 1 3 3

HBO HBO HBO HBO

Hoog Hoog Hoog Hoog

Therapie-assistent Accountant Verzorgende Assistent begeleider Arts, Eindhoven Manager verhuurbedrijf Staffunctionaris facilitaire dienst Verpleegkundige Teeltbegeleider Röntgenlaborant Ergotherapeut

37 38 39 40

Vrouw Man Vrouw Vrouw

84 26;1 59 60