Université Toulouse le Mirail v2.0 2020
U.F.R. de Psychologie
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1Évaluation et développement de tests pronostiques pour une thérapie psycho-acoustique
Eric Raufaste
Évaluation et développement de tests pronostiques pour une thérapie psycho-acoustique
Eric RaufasteEvaluation de l'efficacité de l'Oreille Electronique sur le test d'Ecoute (population globale)
Il s’agit ici d’une évaluation basée sur l’évolution des seuils d’écoute. Cette question peut se décomposer en plusieurs niveaux, selon que l’on considère la quantité brute de séances suivies ou si l’on décompose l’étude en fonction des séries (qui qualitativement correspondent à des phases différentes de la méthode). Il convient de remarquer que la majorité des sujets n’ont jamais passé le second examen.
2Approche globale
La comparaison porte sur 525 sujets utilisables pour les deux premiers tests d’audition aérienne, puis respectivement 388, 314 et 252 pour les trois tests suivants.
Il existe une assez grande disparité entre les sujets quand au nombre de séances reçues au moment de l’examen. Par exemple le premier post-test inclut des sujets ayant reçu de 1 à 218 séances[2]. En fait, la courbe est bimodale avec une majorité de sujets à 20 séances (n = 118) ou à 30 séances (n = 110). Cela correspond au chevauchement d’une époque où les tests avaient lieu toutes les 20 séances, avec l’époque actuelle où les tests ont lieu toutes les 30 séances. Le nombre moyen de séances au moment de l’examen est néanmoins de 30,74 lors du premier post-test, 59,05 au second, 85,16 au troisième, et 111,84 au quatrième.
En ce qui concerne la première série, et pour toutes les fréquences, on constate un gain d’environ 3 dB[3], c’est à dire une atténuation du déficit auditif aérien droit. Ce gain est significatif à pour toutes les fréquences.
Figure 18 : gains bruts réalisés en audition aérienne aux deux premières séries
Il ressort de l’ensemble des résultats aériens qu’une amélioration sensible se manifeste pour l’oreille droite entre les deux premiers tests. Cette amélioration est encore significative mais plus réduite entre les deuxième et troisième test. Ensuite, l’amélioration existe toujours mais n’est plus significative si l’on ne considère que des tests adjacents (4 et 5 par exemple).
En ce qui concerne l’oreille gauche, l’amélioration n’est sensible qu’entre les deux premiers tests. Ensuite, l’effet du traitement va toujours dans le bon sens, mais n’est plus significatif.
En ce qui concerne l’audition osseuse, les résultats sont sensiblement les mêmes : résultats significatifs pour le premier post-test, peu, voire pas significatif ensuite. En outre, l’effet est nettement plus marqué pour l’oreille droite que pour l’oreille gauche. Il faut remarquer un effet inattendu : alors que les gains ne semblent pas
- Il existe un plateau : une fois ce plateau franchi, les sujets feraient un “ bond ”.
- La nature des procédures mise en œuvre dans la méthode entre les séances 80 et 111 serait en jeu.
- Les sujets qui ont persisté entre les séances 85 et 111 seraient différents des autres sujets par quelque aspect qui les rendraient plus réceptifs à la méthode que les sujets n’ayant pas persisté. Par exemple on peut imaginer que c’est parce qu’ils sentiraient les progrès que ces sujets persistent plus que les autres. Et donc la hausse des progrès ne ferait que traduire la disparition des sujets sur lesquels la méthode ne produit plus d’amélioration.
3Chez les adultes
Le “ gain par séance ” est calculé en retranchant le déficit auditif au test n+1 du déficit constaté lors du test n. Le chiffre obtenu est donc positif pour une amélioration de l’audition à la séance (d’où le terme de gain). Ensuite ce gain est divisé par le nombre de séances reçues par le sujet entre les deux tests.
Figure 19 : gains moyens par séance, selon la série, chez l’adulte en aérien droit
Calculée chez les adultes, les résultats apparaissent surtout significatifs pour la première série. Et particulièrement pour la fréquence de 8000 Hz. Pour les séries suivantes, l’effet des séances est relativement stable mais il peut être masqué par des variations aléatoires. Il est tout de même à remarquer que la quatrième série se distingue chez l’adulte par un effet très marqué sur les fréquences basses (125 et 250 Hz)
En ce qui concerne l’oreille gauche, les résultats sont globalement non significatifs, même si un certain nombre de points atteignent une valeur statistiquement significative - par exemple les séances de la série n°3 amènent une amélioration significative pour les fréquences basses (125 et 250 Hz) ou au contraire à 8000 Hz.
Comme dans le cas de l’audition aérienne, les gains sont véritablement significatifs pour la première série, et cela pour toutes les fréquences, à l’exception de 4000 Hz. En ce qui concerne les séries suivantes les choses sont plus complexes. En ce qui concerne la quatrième série, même si le graphique peut laisser penser que les résultats sont comparables à ceux de la première série, il n’en est rien car aucun n’atteint le seuil de signification.
C’est la fréquence de 250 Hz qui semble profiter de la meilleure amélioration, quelle que soit la série envisagée[4]. En ce qui concerne l’audition osseuse gauche chez l’adulte, les résultats n’ajoutent rien, aussi ne la développerons nous pas ici.
4Chez les enfants
En ce qui concerne l’oreille droite en audition aérienne, le gain moyen semble plus élevé globalement chez les enfants que chez les adultes. En outre, il est significatif pour toutes les fréquences à la série (sauf à 6000 Hz où il n’est que tendanciel). Il est encore significatif pour toutes les fréquences de 125 à 3000 Hz lors de la seconde série (sauf 1000 Hz).
Si les résultats sont globalement significatifs pour la première série, ils ne le sont plus ensuite. On observe même une régression (quoique non significative) au niveau des fréquences basses de la troisième série et des fréquences hautes de la quatrième série. Néanmoins, à 125 Hz, le gain redevient significatif pour la 4ème série.
La comparaison des schémas, de l’amplitude des gains notamment, montre clairement que les gains obtenus sur l’oreille gauche sont moins marqués que ceux obtenus sur l’oreille droite. Pour les deux oreilles, c’est la fréquence de 6000 Hz (courbe rouge) qui bénéficie le plus des séances de la première série, la plus profitable globalement.
Comme chez les adultes, les gains en audition osseuse sont inférieurs à ceux réalisés en audition aérienne. Les gains négatifs que l’on peut observer, en particulier sur la série n°3, n’atteignent pas le seuil de signification.
Aucun des gains en audition osseuse sur l’oreille gauche n’atteint un niveau suffisant pour être statistiquement significatif (à l’exception des gains à 750Hz pendant la 4ème série). En conséquence, nous n’avons pas produit les courbes pour cette condition.
En résumé, nous pouvons remarquer que la cure produit des améliorations, quoique limitées à quelques décibels, de l’audiométrie. Les enfants se distinguent des adultes : chez les enfants les gains sont plus importants et plus systématiques. En revanche, l’apport de chaque séance est de plus en plus faible. Chez l’adulte les gains sont plus limités mais l’apport relatif de chaque séance d’oreille électronique ne diminue pas avec le nombre de séances.
MODÉLISATION DES EFFETS DE L’OREILLE ÉLECTRONIQUE SUR LE TEST D’ÉCOUTE (CHEZ L’ADULTE).
Étant donné que nous nous intéressons ici principalement aux facteurs psychologiques en tant que prédicteurs des gains que la cure d’oreille électronique induit sur le test d’écoute, et que le principal test disponible, le MMPI est réservé aux plus de 16 ans, nous allons donc terminer ce travail en nous restreignant à la population des sujets ayant passé ce test, et donc essentiellement des adultes.
5Modélisation de l’effet brut des séances.
Le patient s'engage à utilisé la machine un minimum de cinq fois par semaine
Une date de début est ficé est une date butoir généralement supérieur au temps necaissaire
Comme nous l’avons vu, les séances d’oreille électronique semblent avoir un effet favorables sur l’audiométrie. Une première analyse des gains au test d’écoute a montré que le meilleur modèle de cet effet semble être la modélisation en croissance qui est de la forme
Gain = e(aX + b)
Où Gain = seuil initial – seuil final (car les seuils positifs mesurent des déficits)
a et b sont deux constantes à déterminer
e est la fonction exponentielle
X est le nombre de séances reçues par le sujet.
Afin de pouvoir appliquer les statistiques de modélisation, qui impliquent le passage en logarithme[5], la valeur du seuil est en fait majorée de 100 points, ce qui correspond simplement à un changement d’origine de la courbe. Ceci évite les valeurs négatives qui auraient empêché la modélisation en croissance.
La modélisation semble indiquer un effet très significatif de la cure d’oreille électronique sur les gains dans le test d’écoute, pour toutes les fréquences et dans toutes les conditions. A titre d’exemple, nous rapportons un extrait des résultats de la modélisation des gains apportés par la méthode en audition aérienne droite, pour toutes les fréquences. Les tableaux (développés in extenso dans les annexes) sont très similaires pour l’audition osseuse gauche et droite.
Independent: SEAN
Dependent Mth Rsq d.f. F Sigf b0 b1
DSAD1 LIN ,009 1061 9,59 ,002 4,6253 7,9E-05
DSAD2 LIN ,015 1061 16,46 ,000 4,6376 6,7E-05
DSAD3 LIN ,008 1061 8,80 ,003 4,6347 4,7E-05
DSAD4 LIN ,010 1061 11,16 ,001 4,6265 7,7E-05
DSAD5 LIN ,017 1061 17,92 ,000 4,6354 6,1E-05
DSAD6 LIN ,008 1061 8,95 ,003 4,6326 7,1E-05
DSAD7 LIN ,022 1061 23,89 ,000 4,6319 8,8E-05
DSAD8 LIN ,032 1061 35,04 ,000 4,6379 8,5E-05
DSAD9 LIN ,024 1061 26,52 ,000 4,6285 8,6E-05
DSADA LIN ,014 1061 15,33 ,000 4,6112 9,2E-05
DSADB LIN ,038 1061 42,13 ,000 4,6264 ,0002
Tableau 4 : Modélisation en croissance des gains apportés à l’audition aérienne droite
Les valeurs b1 et b0 de SPSS correspondent respectivement aux coefficients a et b de l’équation exposée plus haut.
Ces résultats font apparaître plusieurs éléments :
- La valeur de la constante est relativement stable d’une fréquence à l’autre.
- l’effet des séances est particulièrement marqué à partir de 2000 Hz
- la faible valeur du coefficient a s’explique par le fait qu’il s’agit d’une modélisation exponentielle. Néanmoins l’effet global de la méthode, mesuré par le test d’écoute, est de l’ordre de quelques décibels. Or, les décibels constituent une échelle logarithmique de base 10, de sorte qu’une réduction du déficit de 3db correspond à la capacité à détecter un son d’intensité deux fois plus faible.
- Du fait de la faible valeur du coefficient, la courbe est très proche d’une droite (le modèle linéaire donne d’ailleurs aussi d’excellents résultats, quoique moins bons). Il est donc difficile de conclure que plus il y a de séances et plus les gains relatifs sont importants car cet effet est mineur.
6Évaluation de la capacité prédictive des tests initiaux.
Bien que de nombreux tests se soient révélés prédictifs à quelque égard, nous avons décider de nous focaliser ici sur les aspects proprement psychologiques, après une brève description des paramètres généraux.
L’évaluation du caractère prédictif des facteurs généraux a été établie sur la base des valeurs calculées par les modèles de régression déterminés précédemment.
7A. Capacité prédictive des facteurs généraux.
Le sexe ne semble pas avoir d’effet statistiquement significatif sur ces gains.
En revanche l’âge au premier examen semble être un facteur important : le coefficient est négatif, ce qui indique que plus l’âge initial est élevé, et plus les gains sont réduits. Autrement dit, la cure produit d’autant plus d’effet qu’elle est commencée tôt dans la vie. L’âge prédit les gains de façon significative pour toutes les fréquences en audition aérienne (bien que à 6000 Hz à droite, la prédiction n’est que tendancielle avec p = 0,061).
En audition osseuse, la prédiction est encore meilleure puisque significative pour toutes les fréquences, à gauche (partout) comme à droite.
Dans toutes les configurations, l’effet de l’âge est le plus fort dans les basses fréquences.
8Capacité prédictive des tests psychologiques.
Puisqu’il existe un effet du nombre de séances sur le test d’écoute, et que cet effet peut probablement s’expliquer par des phénomènes centraux, on peut se demander si les tests psychologiques constituent des prédicteurs de l’effet des séances.
Capacité prédictive du test des couleurs (Test de Lüscher)
Les résultats exposés pour ce test ont été établis par régression entre le test de Lüscher et les valeurs prédites par le modèle de croissance des gains vu plus haut.
Lorsque les pentes de régressions sont calculées directement sur les gains bruts, les résultats sont similaires mais moins significatifs.
9Premier choix des couleurs bleu et rouge
Le rang choix du bleu, qui selon Lüscher est en relation avec l’image maternelle, est en forte corrélation positive avec les gains audiométriques. Autrement dit, plus le bleu est choisi tardivement et plus les gains sont forts. Cet effet est significatif à p 0.0001 pour toutes les fréquences en aérien comme en osseux, ce qui montre à quel point il est marqué. L’effet persiste, quoique très légèrement atténué au second choix.
En ce qui concerne le rouge, les mêmes remarques s’appliquent à ceci près que la relation est globalement un petit peu moins forte (p 0.01 pour toutes les fréquences).
10Premier choix des couleurs vert et jaune
Cette couleur est exactement dans la relation inverse du bleu, mais avec la même force : l’effet est significatif à p 0.0001 pour toutes les fréquences en aérien comme en osseux. Le coefficient étant négatif, c’est cette fois le choix précoce du vert qui est de bon pronostic, tandis que son choix tardif est de mauvais pronostic. Cet effet persiste, avec la même force, au second choix.
En ce qui concerne le jaune, les remarques sont similaires mais l’effet est beaucoup moins marqué : il n’est souvent que tendanciel et n’existe pratiquement pas en osseux (sauf à gauche dans les hautes fréquences). Néanmoins, l’effet associé au choix de la couleur jaune persiste au second choix avec à peu près la même force.
11Second choix du gris
Seul le second choix du gris est prédictif. La relation est négative, ce qui indique qu’un choix tardif est de bon pronostic.
Cet effet ne se manifeste toutefois qu’en audition aérienne et présente l’exception notable de la fréquence de 1500 Hz où l’effet semble n’exister ni à gauche ni à droite. À 8000 Hz, l’effet n’est que tendanciel à droite et non significatif à gauche
Il est cependant aussi tendanciel en osseux droit et gauche, sur de nombreuses fréquences.
12Second choix du noir
Non significatif au premier choix, le rang du noir est corrélé positivement avec les gains en audition aérienne droite. Plus les sujets retardent ce choix et meilleur est le pronostic pour l’audition aérienne droite.
Capacité prédictive des échelles du MMPI.
Comme nous allons le voir, les tendances de personnalité telles que les mesure le test du MMPI semblent de bons prédicteurs de l’efficacité de la cure d’oreille électronique mesurée par le test d’écoute.
Afin d’établir les relations, nous avons isolé les lignes du fichier telles que le sujet avait d’une part passé le test du MMPI et d’autre part avait passé au moins deux tests audiométriques. Le calcul des gains réalisés par les sujets entre les deux tests audiométriques a été réalisé selon la même méthode que précédemment. Nous présentons les résultats relatifs aux échelles de validité, puis ceux relatifs à la “ triade névrotique ” (Hystérie, hypocondrie, dépression) et enfin ceux relatifs à la “ triade psychotique ” (schizophrénie, paranoïa, psychasthénie).
13Échelles de validité.
Il existe une corrélation positive de V1 avec la plupart des fréquences en aérien gauche : les sujets font d’autant plus de progrès qu’ils ont répondu “ je ne sais pas ” initialement. Ce phénomène pourrait suggère que les mécanismes de prise de décision sont en jeu dans les seuils auditifs constatés et corrobore l’hypothèse selon laquelle l’oreille électronique jouerait un rôle facilitateur sur la prise décision.
Cette corrélation est significative en aérien droit et en osseux gauche (p 0.05 sur toutes les fréquences). En osseux droit, la relation est significative pour toutes les fréquences (p 0.05) sauf à 2000 Hz où elle n’est que tendancielle (p = .087).
En aérien gauche l’effet est moins marqué puisque pour les fréquences basses jusqu’à 500 Hz ainsi qu’à 6000 Hz, la relation n’est que tendancielle.
Échelle L (Mensonge).
Il existe une corrélation négative entre le score sur l’échelle L et les gains réalisés pendant la cure. Autrement dit, plus les sujets ont un score L initial faible (sujets ne cherchant pas à donner une bonne image d’eux-mêmes) et meilleur est le pronostic.
Cette relation est significative à p 0.01 pour toutes les fréquences en aérien droit, ainsi qu’en osseux, et à p 0.02 pour toutes les fréquences en aérien gauche.
Échelle K (désir de normalité).
Il existe une corrélation négative entre les gains obtenus et le score initial à l’échelle K. Autrement dit, les sujets les plus sincères et accessibles à l’autocritique ont le meilleur pronostic.
En aérien et en osseux droit la relation est surtout significative dans les hautes fréquences et n’est que tendancielle à 125 et 250 Hz. En aérien gauche, beaucoup de fréquences ne sont que tendancielles. Les fréquences extrêmes sont les plus significatives 125 et 250 Hz ainsi que 6000 Hz et 8000 Hz. En osseux gauche la relation semble meilleure puisque significative partout sauf à 250 où n’est que tendancielle.
14Triade névrotique.
Les trois échelles de la triade névrotiques sont négativement corrélées avec les gains offerts par la cure électronique. Cela ne signifie bien sûr pas que les sujets névrosés ne peuvent pas bénéficier de la cure, mais que les tendances névrotiques constituent un frein à son efficacité.
Échelle Hs (hypocondrie).
On note une relation négative significative en aérien pour toutes les fréquences (p 0.02 à droite, p 0.03 à gauche). En osseux, surtout droit, la relation est un peu moins marquée mais reste significative ou au moins tendancielle pour toutes les fréquences.
Assez logiquement, compte tenu du résultat global de l’échelle d’hypocondrie, l’échelle d’hypocondrie subtile est en corrélation négative avec les gains procurés par la méthode, que ce soit en audition aérienne (p 0.03” pour toutes les fréquences), ou en audition osseuse (encore que quelques fréquences ne sont que tendancielles).
En résumé, les sujets ayant initialement une tendance à l’hypocondrie bénéficient moins de la cure que les autres.
Échelle D (dépression).Cette échelle manifeste une corrélation négative très forte avec les gains produits par la cure d’oreille électronique. Cette relation est significative sur toutes les fréquences à p 0.001 en aérien droit, à p 0.003 en aérien gauche, à p 0.005 en osseux droit et à p 0.006 en osseux gauche.
Autrement dit les sujets ayant initialement une tendance à la dépression bénéficient moins de la cure que les sujets non dépressifs.
Échelle Hy (Hystérie).
La relation négative est significative à p 0.05 sur toutes les fréquences en aérien droit, surtout à 6000 Hz et 8000 Hz. En aérien gauche la relation est globalement meilleure (p 0.02) et reste maximum à 6000 Hz.
En osseux, la relation est toujours marquée (p 0.05 pour toutes les fréquences à droite comme à gauche), mais n’est que tendancielle à 250 Hz.
En résumé, les sujets ayant initialement une tendance hystérique bénéficient moins de la cure que les autres.
15Triade psychotique (Sc, Pa, Pt).
Le second grand groupe de tendances classiquement repéré, la triade psychotique, donne de nouveau des relations négatives, c’est à dire que les sujets psychotiques ont un plus mauvais pronostic que les sujets normaux.
Échelle de schizophrénie
Les relations négatives entre le score de tendance schizophrénique et les gains procurés par la cure sont très fortes et ne dépassent jamais p 0.002 sur l’ensemble des fréquences et des conditions. Elles sont maximales en osseux gauche dans les fréquences élevées (notamment à 4000 Hz, p 0.0001).
En résumé, les sujets ayant initialement une tendance schizophrénique bénéficient moins de la cure que les autres.
Échelle de paranoïa.
Globalement, cette échelle est corrélée négativement avec les gains procurés par la cure. P 0.05 en aérien et en osseux pour toutes les fréquences. À droite, en aérien la relation est la plus forte à 250 Hz et 6000 Hz (p = 0.008). A gauche est la plus forte à 6000 Hz (p = 0.009). En osseux la fréquence de 4000 Hz donne la meilleure corrélation (p = .004 à droite, p = 0.003 à gauche).
Il est extrêmement remarquable que si l’échelle globale de paranoïa est négativement corrélée avec les gains, cette corrélation s’inverse si l’on considère séparément les échelles de paranoïa subtile et obvie. En effet, on constate une corrélation positive entre le score de paranoïa obvie et les gains que procure la méthode. Cette corrélation est significative à p 0.03 pour toutes les fréquences et pour toutes les conditions. En revanche, pour ce qui concerne l’échelle de paranoïa subtile, la corrélation est toujours significative mais négative et, là encore pour toutes les fréquences et toutes les conditions. Le coefficient moyen que l’on constate est de 0,00834 pour l’échelle obvie contre –0,00737 pour l’échelle subtile.
En résumé, un score élevé à l’échelle de paranoïa est de mauvais pronostic, mais ce pronostic est amélioré lorsque l’échelle obvie contribue beaucoup au score global et il est aggravé si l’échelle subtile est élevée.
Échelle Pt (Psychasthénie).
C’est l’échelle qui donne les plus fortes relations négatives : pour toutes les fréquences et dans toutes les conditions, p 0.0001 : là encore, les sujets ayant initialement une tendance à la psychasthénie bénéficient moins de la cure que les autres.
16Autres échelles.
Échelle AMT (anxiété).
Le score obtenu initialement à l’échelle d’anxiété est corrélé négativement avec les gains offerts par la cure.
Cette corrélation est significative à p 0.05 pour toutes les fréquences en audition aérienne, mais n’est que tendancielle pour les fréquences élevées à gauche (6000 Hz et 8000 Hz). En audition osseuse, cet effet est présent mais de façon moins marqué (sur de nombreuses fréquences, les gains ne sont que tendanciellement corrélés négativement avec le score d’ AMT.
Échelle Rw.
Cette échelle est le fruit d’une analyse factorielle qu’ont menée des chercheurs en vue de résumer l’ensemble des questions du MMPI. Rw correspond au second des deux facteurs qui résument l’ensemble de ces données.
Ce facteur manifeste une relation positive, encore qu’assez faible, avec les gains que procure l’oreille électronique. Néanmoins cette relation étant positive, un score Rw élevé constitue un bon pronostic.
Cependant cette relation n’est que tendancielle en aérien droit, et encore, seulement pour les fréquence jusqu’à 2000 Hz ainsi que 4000 Hz. En aérien gauche la relation est un peu meilleure puisqu’elle est significative (p 0.05) pour la plupart des fréquences, surtout basses, et tendancielle pour les autres (sauf à 8000 Hz).
Enfin en audition osseuse la relation est encore assez faible puisque de nombreuses fréquences ne semblent pas atteindre un seuil de signification même de niveau tendanciel.
En résumé, les tests psychologiques, préférences émotionnelles ou tendances psychopathologiques, se révèlent capables de prédire de façon satisfaisante l’effet du nombre de séances d’oreille électronique, ce qui corrobore le caractère psychologique des phénomènes mis en jeu par l’oreille électronique. On ne peut toutefois bien sûr pas exclure à partir des seules données présentées l’hypothèse d’un co-facteur qui expliquerait à la fois les phénomènes psychologiques et les mesures obtenues par le test d’écoute.
Il est important de remarquer que la plupart des tendances névrotiques ou psychotiques constituent des indicateurs de mauvais pronostic, même si certaines comme la psychasthénie, semblent avoir un effet plus marqué. On remarquera aussi la différence de pronostic induite par la distinction entre les échelles obvies et subtiles de paranoïa : si les tendances paranoïaques sont de mauvais pronostic, ce pronostic est allégé lorsque la tendance porte sur l’échelle obvie et il est aggravé lorsque la source est principalement l’échelle subtile.
DÉVELOPPEMENT D’UN NOUVEAU TEST
pour évaluer l'intérêt d'entreprendre une cure d'Oreille Electronique
Eric Raufaste
17Catégorisation des performances des sujets.
Afin d’obtenir une estimation de l’audition dans la population de recrutement de la méthode, la moyenne globale des déficits auditifs dans le fichier complet a été calculée, fréquence par fréquence et en distinguant audition osseuse et aérienne.
Cette moyenne a servi de base à une catégorisation dichotomique : pour une mesure donnée (par exemple audition aérienne droite à 1500 Hz), chaque sujet a reçu une note de bonne audition : “ +1 ” si le sujet a une meilleure audition que la moyenne, et “ -1 ” si le sujet présente une audition inférieure à la moyenne.
18Constitution des fichiers de données.
Afin de pouvoir tester la validité de l’échelle obtenue, le fichier des questions du MMPI a été séparé en 2 parties, la première servant à établir l’échelle et la seconde servant à tester l’échelle obtenue.
Sélection des sujets ayant reçu la méthode
Seuls les sujets ayant reçu à la fois des tests d’audiométrie et le test du MMPI ont été retenus pour les calculs. En outre, pour quelques sujets les données du test d’audiométrie préalable à l’application de la méthode n’étaient pas disponibles. Finalement, 625 sujets ont constitué le fichier de base.
Clivage du fichier afin de pouvoir tester le caractère prédictif de l’échelle sur l’efficacité de la méthode, il était nécessaire d’avoir dans les deux parties du fichier le même nombre de sujets ayant non seulement passé une première fois MMPI et tests d’audiométrie, mais aussi le même nombre de sujets ayant ensuite reçu des séances d’oreille électronique.
Parmi les 625 sélectionnés, nous avons donc séparé les 202 sujets ayant reçu la cure des 423 qui n’avaient reçu que les tests initiaux (MMPI et audiométrie). Pour ce faire, nous avons attribué un code “ cure ” à chaque sujet, selon qu’il avait reçu des séances d’oreille électronique (1) ou seulement passé les tests (0).
Sur chacun de ces fichiers, nous avons pratiqué une dichotomie aléatoire, afin d’obtenir un fichier de calcul et un fichier de test de l’échelle obtenue. Le principe de la dichotomie était le suivant : chaque sujet reçoit automatiquement un numéro séquentiel lors de la passation des tests. Nous avons donc ordonné les sujets par leur numéro. Ensuite nous avons attribué alternativement un code filtre “ 0 ” ou “ 1 ”. Cette façon de procéder permet en outre d’éliminer d’éventuels biais liés à la période de passation des tests puisque les deux fichiers contiennent le même nombre de sujets ayant passé les tests à la même période.
Finalement le fichier de calcul se compose de 101 sujets ayant reçu cure et tests, et de 212 sujets n’ayant reçu que les tests (n= 313). Le fichier de vérification se compose de 101 sujets ayant reçu cure et tests, et de 211 sujets n’ayant reçu que les tests (n = 312).
19Détermination des questions de l’échelle d’écoute “ Au ”.
Sélection des questions significatives.
Afin de déterminer quelles questions étaient susceptibles de s’intégrer dans l’échelle Au, l’hypothèse de travail que nous avons adoptée était que la présence de réponses atypiques devaient être corrélée avec des déficits tandis que la présence de réponses typiques devait être corrélée avec une audition au moins aussi bonne que la moyenne. En fait, comme nous le verrons, il s’est avéré que pour une petite minorité de questions, la corrélation était significative mais dans le sens contraire à ce que nous attendions, à savoir que les réponses atypiques allaient avec une meilleure audition et les réponses typiques avec une audition détériorée.
Nous avons procédé à un calcul extensif des corrélations entre la présence d’une déficience auditive (mesurée par un déficit auditif supérieur à la moyenne du fichier) et le caractère typique ou atypique des réponses des sujets aux questions du MMPI. Étant donné qu’il y a 38 variables audiométriques (11 mesures pour l’audition aérienne et pour chaque oreille, 8 mesures pour l’audition osseuse et pour chaque oreille), croisées avec 550 questions, 20900 tests de Chi-2 ont donc été pratiqués au moyen du logiciel SPSS.
Tous les résultats significatifs au seuil de p = .02 ont ensuite été extraits.
Classement des questions retenues.
Dans un premier temps nous avions pensé simplement retenir les questions dont la contribution était significative avec le plus grand nombre de variables. Ainsi une question significativement corrélée avec 25 seuils auditifs (sur 38) était mieux classée qu’une variable corrélée avec seulement 15 seuils.
Il est cependant apparu qu’un petit nombre de questions pouvaient avoir une contribution significative positive avec certaines fréquences et négatives avec d’autres. Nous avons donc décider d’appeler questions alignées celles pour lesquelles une réponse typique était corrélée avec une bonne audition et questions contre-alignées les questions telles qu’une réponse typique est corrélée avec une mauvaise audition. Pour la grande majorité des questions ayant une corrélation avec un grand nombre de variables, nous avons pu constater que la plupart du temps une même question était soit alignée soit contre-alignée avec l’ensemble des variables mesurées. Ce phénomène implique que la contribution de ces questions n’est pas due au hasard car celui-ci aurait produit une répartition relativement symétrique, c’est à dire avec à peu près autant de contributions positives que de contributions négatives.
Néanmoins, afin de nous prémunir contre les difficultés d’interprétation potentielles des questions alignées avec certaines variables et contre-alignées avec d’autres, nous avons préféré opérer un classement des questions basé sur la valeur absolue de la différence entre le nombre de variables alignées et le nombre de variables non alignées. Ainsi une question corrélée avec 25 seuils auditifs sur 38 mais dont 20 étaient alignés et 5 contre alignés recevait une valeur de classement de 20 – 5 = 15. Elle était donc moins bien classée qu’une question corrélée avec 20 seuils mais tous alignés.
Finalement, nous avons retenu les 50 questions les mieux classées. Ces questions sont exposées en annexe 1.
20Mode de calcul des notes T pour l’échelle Au
Généralement les échelles du MMPI se présentent sous forme de notes T qui sont des valeurs normalisées (moyenne 50 écart-type 10). Afin de respecter ces conventions largement admises, nous avons nous même procédé à une normalisation en notes T.
Les paramètres de base de cette normalisation (moyenne et écart type) ont été établis à partir du fichier de calcul, c’est à dire à partir de la partie du fichier retenue pour l’élaboration de l’échelle (n = 313), sans tenir compte du fichier de vérification, c’est à dire de la partir du fichier global destinée à tester la validité de l’échelle obtenue.
Calcul du nombre de questions pour chaque sujet.
Le total des points se calcule à partir du nombre de questions contributives pour lesquels le sujet a répondu de façon atypique.
Dans le présent cas, nous avons vu que l’échelle Au contenait un certain nombre de questions contre-alignées, c’est-à-dire que c’est le caractère typique de la réponse qui contribue à un mauvais pronostic.
Le principe du calcul est donc le suivant : on examine les réponses du sujet sur les questions qui constituent l’échelle. On compte un point quand le sujet a répondu de façon typique a une question contre-alignée ou s’il a répondu de façon atypique a une question alignée. Dans les autres cas, on ne compte aucun point. Le récapitulatif des questions qui constitue l’échelle, (annexe 1) indique directement quelle réponse du sujet donne lieu à l’attribution d’un point.
Transformation du total en note T.
La distribution des totaux obtenue sur les 313 sujets de notre fichier de calcul a fournit les résultats suivants :
On voit que la distribution est normale. La moyenne est 18,6 et l’écart type est 5,6.
On obtient donc facilement la note T pour un sujet donné en appliquant la formule suivante
où x est le total de point obtenu par le sujet
m = 18,6
s = 5,55
Néanmoins, afin de faciliter l’utilisation de l’échelle, un tableau de conversion est proposé en annexe 2. Ce tableau donne directement la note T associée à un total donné.
21Test de la capacité prédictive de l’échelle Au.
Une fois obtenu le mode de calcul de l’échelle, nous avons pu passer à la seconde phase, à savoir le test de la capacité prédictive de l’échelle.
Calcul de Au sur les sujets du fichier de vérification.
Nous sommes partis cette fois de la seconde partie du fichier, c’est à dire des données relatives aux 312 sujets sélectionnés aléatoirement comme il est décrit plus haut.
Nous avons commencé par calculer le total des points obtenus sur l’échelle Au pour chacun des 312 sujets. Nous avons ensuite obtenu la note T en appliquant la formule de calcul énoncée précédemment.
Application de l’échelle aux mesures de gains.
La question qui se posait alors était :est-ce que l’échelle permet de fournir une prédiction sur les gains réalisés grâce à la cure d’oreille électronique ?
Pour tester cette hypothèse, nous avons commencé par sélectionner les données relatives aux 101 sujets du fichier de vérification ayant passé le test de MMPI et ayant ensuite reçu des séances d’oreille électronique.
Nous avons alors calculé pour chaque ligne de ce fichier les gains relatifs, par fréquence. Du fait que les études préliminaires ont montré que les abaissement de seuil qui résultent de l’oreille électronique suivent une fonction exponentielle décroissante du nombre de séances, nous avons commencé par calculer un gain relatif au nombre de séances, puis nous avons passé cette mesure en logarithme népérien.
Les variables “ actuel ” et “ initial ” sont les seuils auditifs respectivement mesurés au moment du test auquel correspond la ligne et au moment du test initial. L’opération est dans le sens initial – actuel car les valeurs mesurées sont des déficits. Un gain correspond donc à une réduction du déficit et donc à une valeur après la cure inférieure à la valeur d’avant la cure. La variable “ Séances ” est le nombre de séances d’oreille électronique reçues par le sujet au moment du test.
Nous avons donc ensuite calculé le modèle de régression linéaire entre l’échelle Au et les gains tels que calculés par la formule précédente.
Les résultats sont probants puisque la régression est significative pour toutes les fréquences et dans toutes les conditions.
Le tableau suivant est extrait des résultats de régression obtenus par le logiciel SPSS. On remarque que le coefficient de la pente de régression, b1, est toujours négatif, ce qui était prévisible. L’interprétation est que plus la note obtenue sur l’échelle Au est faible, et plus élevés seront les gains. On remarque aussi la force de la relation puisque pour toutes les fréquences considérées, que ce soit en audition aérienne ou osseuse, le risque est toujours inférieur ou égal à p = .001. Seule la fréquence de 500 Hz en audition osseuse gauche (GSOG2) a un seuil de p = .002 ce qui reste très acceptable, surtout si l’on tient compte de l’homogénéité de ces résultats.
Dependent Mth Rsq d.f. F Sigf b0 b1
GSAD1 LIN ,028 601 17,26 ,000 ,6159 -,0157
GSAD2 LIN ,034 601 21,21 ,000 ,7295 -,0173
GSAD3 LIN ,033 601 20,53 ,000 ,7037 -,0172
GSAD4 LIN ,026 601 15,78 ,000 ,5784 -,0150
GSAD5 LIN ,029 601 17,73 ,000 ,6411 -,0159
GSAD6 LIN ,027 601 16,69 ,000 ,6042 -,0154
GSAD7 LIN ,027 601 16,57 ,000 ,6080 -,0153
GSAD8 LIN ,028 601 17,45 ,000 ,6397 -,0158
GSAD9 LIN ,025 601 15,54 ,000 ,5849 -,0149
GSADA LIN ,020 601 12,09 ,001 ,4670 -,0131
GSADB LIN ,017 601 10,65 ,001 ,4566 -,0122
GSAG1 LIN ,017 601 10,29 ,001 ,4104 -,0119
GSAG2 LIN ,021 601 13,17 ,000 ,5162 -,0137
GSAG3 LIN ,023 601 14,33 ,000 ,5482 -,0142
GSAG4 LIN ,021 601 12,86 ,000 ,4857 -,0134
GSAG5 LIN ,027 601 16,84 ,000 ,6005 -,0155
GSAG6 LIN ,028 601 17,58 ,000 ,6145 -,0157
GSAG7 LIN ,033 601 20,69 ,000 ,7107 -,0173
GSAG8 LIN ,030 601 18,51 ,000 ,6426 -,0163
GSAG9 LIN ,027 601 16,77 ,000 ,6068 -,0155
GSAGA LIN ,022 601 13,32 ,000 ,4919 -,0137
GSAGB LIN ,020 601 11,96 ,001 ,4497 -,0132
GSOD2 LIN ,022 601 13,22 ,000 ,5497 -,0135
GSOD3 LIN ,032 601 19,62 ,000 ,7064 -,0164
GSOD4 LIN ,028 601 17,20 ,000 ,6183 -,0153
GSOD5 LIN ,025 601 15,68 ,000 ,5751 -,0148
GSOD6 LIN ,023 601 14,22 ,000 ,5393 -,0141
GSOD7 LIN ,025 601 15,65 ,000 ,5546 -,0149
GSOD8 LIN ,022 601 13,32 ,000 ,5020 -,0139
GSOD9 LIN ,023 601 14,13 ,000 ,5393 -,0141
GSOG2 LIN ,015 601 9,46 ,002 ,3963 -,0114
GSOG3 LIN ,019 601 11,42 ,001 ,4621 -,0125
GSOG4 LIN ,022 601 13,64 ,000 ,5117 -,0139
GSOG5 LIN ,026 601 15,76 ,000 ,5817 -,0152
GSOG6 LIN ,020 601 12,16 ,001 ,4736 -,0131
GSOG7 LIN ,020 601 12,20 ,001 ,4720 -,0133
GSOG8 LIN ,027 601 16,53 ,000 ,5836 -,0154
GSOG9 LIN ,022 601 13,27 ,000 ,5137 -,0136
Tableau 5 : Paramètres des équations de régression (et seuils de signification)
de l’échelle “ Au ” sur les gains apportés par la cure d’oreille électronique.
Rappel : b0 et b1 représentent respectivement l’intercept et la pente de la courbe de régression. Ainsi ces résultats suggèrent que le gain relatif au nombre de séances varie comme une fonction inverse de la note sur l’échelle Au : plus la note Au est élevée, et plus sont faibles les gains qu’apporte chaque séance d’oreille électronique sur le test d’écoute.
Une critique méthodologique que l’on pourrait apporter à ce travail est le fait que plusieurs lignes sont présentes pour chaque sujet, ce qui pourrait biaiser les résultats. En effet, les sujets ayant reçu plus de séances que les autres ne sont pas forcément représentatifs de l’ensemble de la population. Or, ayant reçu plus de fois le test d’écoute, ils ont plus de lignes que les autres sujets, et ils pèsent d’autant plus lourd dans les calculs. Après discussion avec Mr Jean-René Mathieu, professeur de statistiques à l’Université Paul Sabatier à Toulouse, et spécialiste des modèles linéaires, une solution couramment admise consiste à calculer les moyennes des valeurs obtenues sur l’ensemble des lignes d’un sujet, puis à opérer une régression linéaire sur ces moyennes en pondérant la régression par le nombre de lignes. Cette fonctionnalité est prise en charge par le logiciel SPSS et nous l’avons donc mise en œuvre.
Effectivement, les résultats obtenus avec cette méthode sont moins marqués que précédemment, ce qui montre bien que les résultats précédents étaient légèrement biaisés.. Néanmoins, comme il apparaît dans le tableau suivant, ils restent tout à fait acceptables puisqu’une seule valeur dépasse très légèrement le seuil de p = .05, à savoir l’audition osseuse à 250 Hz où p = .0555.
Tableau 6 : Pentes de régression (pondérées), et seuils de signification de l’échelle Au sur les gains apportés par la cure d’oreille électronique.
22Conclusion sur la constitution de l’échelle Au.
La méthodologie de constitution de l’échelle a été assez rigoureuse : l’ensemble de l’échelle Au, y compris les paramètres de normalisation (moyenne et écart type) ont été établis à partir du seul fichier de calcul, c’est à dire à partir de la partie du fichier retenue pour l’élaboration de l’échelle (n = 313), sans tenir compte du fichier de vérification, c’est à dire de la partir du fichier global destinée à tester la validité de l’échelle obtenue. Par ailleurs toutes les données, que ce soit pour le calcul ou la vérification, ont été recueillies avant la constitution de l’échelle.
Les régressions de vérification ont été calculée sur la partie du fichier qui n’a pas servi à constituer l’échelle. Elles constituent donc bien un test de la capacité prédictive de l’échelle sur de nouveaux cas. De plus, seules les données recueillies au moment du premier test audiométrique ont été utilisées pour constituer l’échelle. Ainsi, l’échelle Au est réellement un outil diagnostique et pronostique : elle se calcule à partir de données recueillies avant l’application de la cure d’oreille électronique et permet d’obtenir une idée des gains qu’il est raisonnable d’espérer au moyen de la cure d’oreille électronique.
Université Toulouse le Mirail
U.F.R. de Psychologie
Évaluation et développement
de tests pronostiques pour une thérapie psycho-acoustique
Eric Raufaste
CONCLUSION
23Synthèse
L’ensemble des données de cette étude constitue un tout relativement cohérent permettant d’affirmer plusieurs résultats importants d’un point de vue pratique :
Différences enfants - adultes
La comparaison des résultats entre les enfants et les adultes montre que sous bien des aspects ces deux sous-populations se comportent différemment : les gains espérés sont différents et ne suivent pas les mêmes lois.
Une conséquence de ces résultats est qu’il n’est probablement pas utile de poursuivre la cure plus d’une centaine de séances chez l’enfant, au moins chez ceux venus pour améliorer leur performance d’écoute, puisque les gains sont réalisés rapidement et décroissent ensuite. Chez l’adulte en revanche, la cure peut être apparemment poursuivie avec bénéfice beaucoup plus longtemps.
Intérêt des tests préliminaires
Dans l’ensemble les tests établis préalablement à l’application de la cure produisent des données significatives et exploitables. Néanmoins certains tests devraient être améliorés, faute de quoi leur interprétation reste sujette à caution. C’est notamment le cas du test de sélectivité. Dans sa forme actuelle, au bout de quelques essais on peut prévoir aussi bien la première note que la seconde. La courbe obtenue (Figure 9, page 11) ne peut recevoir d’autre interprétation qu’un simple effet d’apprentissage. La solution idéale consiste à générer aléatoirement les deux stimuli. Ainsi le sujet ne pourrait s’attendre à aucune des deux notes et le test refléterait alors la réelle capacité de discrimination des sujets
Mise en évidence du rôle des facteurs psychologiques
La cure d’oreille électronique produit des effets au niveau psychophysique, dans le sens où les mesures de seuils de détection réalisés par le test d’écoute montrent une amélioration (voir page 19). Néanmoins, des facteurs d’ordre psychologique sont très probablement impliqués dans l’amélioration globalement constatée. En effet, l’amplitude des gains que procure l’oreille électronique sont globalement prédictibles par des équations de régressions à partir des réponses au test classique du MMPI (voir page 20), donc en fonction de traits de personnalité, mais aussi à partir d’autres tests psychologiques (comme le test de Lüscher).
Un nouveau test psychologique
L’échelle Au que nous avons mise au point semble prédire de façon assez correcte les gains réalisés par la méthode (voir page 24). Elle présente en outre l’avantage d’être considérablement moins lourde à mettre en œuvre que le test du MMPI (50 questions au lieu de 550).
Cela étant il convient de rester conscient de ses limites :
_ Cette échelle a été constituée à partir des paramètres d’une population d’adulte. Elle n’est probablement d’aucune utilité concernant la population des enfants.
_ cette échelle a été constituée sur la base de moins de 400 sujets. Sa généralité devrait donc être testée sur un population beaucoup plus étendue.
_ L’effet assez marqué de tests généraux assez éloignés de tendances psychologique, comme la latéralité, incite à la prudence et à ne pas perdre de vue la complexité intrinsèque d’une fonction de haut niveau comme l’audition.
2Prospective
Il va de soi que ce travail n’est cependant que préliminaire. Il conviendrait maintenant de développer des tests beaucoup plus poussés sur les points suivants :
_ Quelle est la nature des relations entre l’échelle Au et les autres échelles du MMPI d’une part, et entre l’échelle Au et les autres tests psychologiques d’autre part.
_ Des tests complémentaires seraient maintenant nécessaires pour déterminer si présentée en dehors du contexte que constituent les autres questions, cette échelle conserverait ses propriétés.
_ Puisque des facteurs psychologiques sont très probablement à l’œuvre dans la détermination des seuils d’audition, probablement par l’intermédiaire d’une action sur la détermination des critères de décision dans les tâches de détection, il conviendrait d’explorer plus avant la nature précise des facteurs psychologiques impliqués. Deux voies au moins sont possibles pour démarrer ce travail. d’une part une approche phénoménologique fondée sur l’analyse du vécu des sujets en relation avec le contenu des questions de l’échelle. D’autre part des analyses statistiques de corrélations entre l’échelle Au et différents tests d’analyse de la structuration de la personnalité, à commencer par les autres échelles du MMPI puisque l’on sait que ce test peut servir à évaluer des changements suite à une thérapie (voir par exemple Mollard, Cottraux, Defayolle, 1984).
Compte tenu des différentes remarques précédentes, nous suggérons la mise en place d’un recueil systématique du test MMPI en phase de pré-test d’une part, et un second test, par exemple après deux ou trois séries de 30 séances. Une autre partie des sujets devrait recevoir le MMPI complet tandis qu’une autre recevrait seulement les questions de l’échelle Au, afin de vérifier que présentée seule elle conserve ses propriétés.
Une autre suggestion serait de mettre en rapport la nature des tests et la série de séances dont on bénéficié les sujets. Par exemple après une série de séances portant sur la voix maternelle filtrée, il pourrait être intéressant de tester préférentiellement les aspects psychologiques en rapport avec l’image maternelle (test de Lüscher par exemple).
Shmuel Haggaï 01 01 2018