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Interdisciplinaria

versión On-line ISSN 1668-7027

Interdisciplinaria vol.27 no.1 Ciudad Autónoma de Buenos Aires jul. 2010

 

Aplicación de un método para el análisis de las redes semánticas en pacientes que sufrieron un accidente cerebro vascular

Application of a semantic network analysis method in stroke patients

Leticia Yanina Vivas*

*Licenciada en Psicología. Becaria Doctoral de la Fundación Carolina (España) y del Ministerio de Educación, Ciencia y Tecnología (Argentina) y Becaria de Iniciación de la Universidad Nacional de Mar del Plata (UNMdP). Ayudante de primera de la Cátedra Teorías del Aprendizaje de la Universidad Nacional de Mar del Plata (UNMdP). Centro de Investigación en Procesos Básicos, Metodología y Educación (CIMEPB), Facultad de Psicología, Universidad Nacional de Mar del Plata. Falucho 2461, 2º Piso, Dpto. C - (B7600FQW) Mar del Plata. Provincia de Buenos Aires, República Argentina. E-Mail: lvivas@mdp.edu.ar

Resumen

Se presenta la aplicación de un método de estimación de distancias semánticas, denominado DISTSEM, en pacientes que sufrieron un Accidente Cerebro Vascular (ACV). Este método se basa en la Teoría de Propagación de la Activación (Collins & Loftus, 1975) y permite obtener la configuración de una red de conceptos en función de la estimación de distancias semánticas realizada entre pares de palabras. Se informan los resultados de la administración a 30 pacientes con ACV y a un grupo control de 30 sujetos. Se analizaron cuali y cuantitativamente los patrones hallados en los pacientes y se compararon con los del otro grupo. Los resultados ponen de manifiesto que algunos pacientes luego de sufrir un ACV realizan estimaciones de proximidad entre conceptos, distintas a las esperables de acuerdo al desempeño del grupo control. Las respuestas no fueron homogéneas. Se hallaron sujetos que establecieron escasas asociaciones entre los pares de palabras. También se hallaron sujetos que encontraron más vinculaciones que el grupo control, incluso encontrando similitudes en aquellos pares que no tenían vinculación semántica y que utilizaron justificaciones para realizar sus estimaciones, que no se corresponden con categorías semánticas sino que se basan principalmente en la funcionalidad. La lectura de estos resultados a la luz de la Teoría de Propagación de la Activación indica que dichos pacientes tienden a fallar en el proceso de búsqueda dentro de la red, particularmente en la regulación de la propagación de la activación que es necesaria para realizar la tarea.

Palabras clave: Estimación de distancias semánticas; Accidente cerebro vascular; Redes semánticas; Memoria semántica.

Abstract

There are many ways in which semantic organization can be assessed. The methods usually used are useful in many ways but fail to provide the possibility to visualise the configuration of a semantic network corresponding to a certain group of concepts and to make qualitative and quantitative comparisons between different networks. The aim of the current research is to show the application of a semantic distance judgment method to stroke patients. This method is called DISTSEM and it was build on the basis of Spreading Activation Theory (Collins & Loftus, 1975). It allows obtaining the configuration of a semantic network according to the semantic distance judgment realized by the individuals between pairs of concepts of different and equal semantic category given by the examiner. The method has been administered to 30 stroke patients and 30 healthy controls. In the current paper, the response patterns of the patients are analyzed quantitatively and qualitatively and comparisons are made with the production of healthy controls. In the first place,all the matrixes were correlated with an interjudges matrix and the results show that strokepatients obtained significantly lower correla-tions than controls. In the second place, the matrixes of the stroke patients were correlated with a matrix that represented the mode of the estimations made by the group of healthy subjects.There were found two atypical groups. On the one hand, there was a group of patients that found scarce relations between concepts. On theother hand, there was another group that founda great number of relations between concepts,including relations between concepts that werenot from the same semantic category. This data can be interpreted in light of Collins and Loftus theory as a failure of the spreading of the activation. Some patients seem to fail in the searching process within the network, particularly in the control of the spread of the activation necessary to look for the similarities requested in the task. In the first case, there was an inhibition in the activation spreading, which did not allow reaching the intersection node between the presented pair of concepts. In the second case, there was an activation spreading superior than expected for that task, that is to say that it failed the inhibition of the competitors that allow establishing the estimation accurate for the task (Howard, Nickel, Coltheart, & Cole-Virtue, 2006). Furthermore, a Multiple Correspondence Analysis was performed with the justifications used in each election. This analysis showed that there was a group of patients that tended to use atypical justifications in some pairs of concepts. Some of these patients justify their elections using functional justifications (e.g., "They are alike because they are useful for men"), another group used perceptual justifications (e.g., "They are alike because they have legs") and there was a small group that found scarce similarities. This indicates that the justifications used by this group of stroke patients tend to be less precise and less adequate for the context of the task.This inappropriate selection of responses leads to an explanation related to executive functions, which would be responsible for selecting the most accurate response according to the context.
To sum up, this paper shows some ways in which data can be visualized and some means to analyse and interpret data resulting from the application of the DISTSEM method.

Key words: Semantic distance judgment; Stroke; Semantic network; Semantic memory.

Introducción

Numerosas investigaciones han estudiado las alteraciones en las relaciones semánticas entre conceptos producidas por diversas patologías, centrándose en su mayoría en pacientes con demencia (Alzheimer en particular) y esquizofrenia (Chan, Butters, Salmon & McGuire, 1993; Lecardeur et al., 2007; Mathalon, Faustman & Ford, 2002; Peraita, Díaz & Anlló-Vento, 2008; Peraita & Moreno, 2006; Sailor, Bramwell & Griesing, 1998; Tyler, Moss, Patterson & Hodges, 1997). Las tareas utilizadas en estos estudios son diversas. Las más frecuentes son la verificación de verdad o falsedad de enunciados lingüísticos, las tareas de relaciones semánticas, las de priming semántico y las de comparación triádica. A continuación se mencionan algunos de los estudios referidos y se describe brevemente la metodología utilizada.
En un estudio realizado por Peraita y Moreno (2006) en pacientes con Alzheimer se utilizó una tarea de definición de categorías. Las respuestas fueron clasificadas de acuerdo con 11 tipos de propiedades semánticas: taxonómicas, funcionales, parte / todo, evaluativas, procedimentales, hábitat, actividad conductual, tipos, ciclo vital, genera / produce y otros. Luego, se realizó un análisis de escalamiento multidimensional y se obtuvieron configuraciones en función de los perfiles de producción de rasgos de los sujetos. Los resultados indicaron que los pacientes con enfermedad de Alzheimer grave tendían a agruparse en una zona del espacio, lo cual indica que sus patrones de producción de atributos de categorías semánticas eran semejantes entre sí. Los pacientes en un estado leve de la enfermedad se mezclaban, algunos con los pacientes graves y otros con los sanos. Por su parte, los sujetos sanos no conformaban un agrupamiento homogéneo sino que conformaban al menos dos grupos.
Este mismo grupo de investigación (Peraita et al., 2008) estudió el desempeño de pacientes con Alzheimer y sujetos ancianos sin demencia en tareas que requerían la utilización de distintas relaciones semánticas, para indagar si la alteración en el procesamiento semántico de estos pacientes dependía del tipo de relaciones semánticas que definen varias categorías semánticas de seres vivos y no vivos. Para ello, desarrollaron dos tipos de tareas: una de verificación de oraciones y otra de analogías semánticas. En la primera se presentaban oraciones verdaderas y falsas en las cuales el sujeto y el predicado podían estar vinculados mediante cuatro tipos de relaciones: parte / todo, perceptual, funcional y taxonómica.
En la segunda se mostraban cinco dibujos, dos de los cuales estaban vinculados mediante relaciones taxonómicas, parte /todo o funcionales. De los tres restantes, al sujeto se le solicitaba que detectara con cuál de dos dibujos presentados como opciones tenía ese mismo tipo de relación el dibujo-blanco. Los resultados obtenidos indicaron que a todos los sujetos les resultó más sencillo establecer relaciones parte / todo, seguidas por relaciones funcionales, luego perceptuales y finalmente, taxonómicas. Los pacientes con Alzheimer moderado se desempeñaron al mismo nivel que los controles cuando las oraciones eran verdaderas, pero su desempeño empeoró desproporcionadamente cuando las oraciones eran falsas. Los autores interpretaron este resultado como un déficit en el procesamiento de la información debido en parte, a fallas en el control ejecutivo en el contexto de una estructura de memoria semántica intacta.
Chan y colaboradores (1993) examinaron la organización del conocimiento semántico para la categoría animales también en pacientes con Alzheimer a través de una tarea de comparación triádica. En ella se solicitaba al sujeto que estimara con cuál de dos opciones se relacionaba más el estímulo target. Los resultados mostraron agrupaciones anormales de conceptos y una tendencia a basar sus elecciones en dimensiones perceptuales concretas.
En un estudio de caso único realizado por Tyler y colaboradores (1997) en una paciente con Afasia Progresiva Primaria se evaluó el procesamiento semántico con tareas implícitas y explícitas. Dentro de las primeras, se diseñaron experimentos de priming mediante una tarea de decisión lexical con palabras con distinto tipo de relaciones: superordinado, coordinado, relación visual y relación por atributos no visuales. Para las tareas explícitas se utilizaron juicios de relación semántica, juicios de gramaticalidad, verificación de enunciados, emparejamiento dibujo-oración, emparejamiento de fragmentos de oraciones y emparejamiento de palabras. Su desempeño fue sustancialmente inferior al del grupo control, que cometió un total de 6% de errores. No hubo efecto en su desempeño de animados / inanimados, pero sus errores variaron en función de los distintos tipos de relación semántica. El menor número de errores fue mayor en coordinados, seguido por superordinados y pares no visuales y finalmente el menor número de errores fue en pares relacionados visualmente.
Por otra parte, numerosas publicaciones reportan alteraciones en pacientes con esquizofrenia (Lecardeur et al., 2007; Mathalon et al., 2002). Estas investigaciones se han realizado principalmente con el paradigma de priming semántico y los hallazgos fueron interpretados en términos del modelo de redes semánticas de Collins y Loftus como una falla en los procesos de inhibición de asociaciones irrelevantes. Las investigaciones citadas coinciden en interpretar el debilitamiento de las asociaciones y los desórdenes del pensamiento generados por estos pacientes, como resultado de una desinhibición de la propagación de la activación en la red semántica.
Cada una de las tareas mencionadas permite una exploración diferente de las relaciones semánticas. Todas evalúan la capacidad de detectar (explícita o implícitamente) la presencia de diversas relaciones semánticas, sin embargo, no permiten visualizar simultáneamente la red de relaciones establecidas entre varios conceptos. El aporte del método que se propone en el presente trabajo es la posibilidad de visualizar la configuración de la red semántica correspondiente a los conceptos en estudio y establecer comparaciones cuali y cuantitativas entre diferentes redes.
El método DISTSEM (Vivas, 2004, 2008) se desarrolló en base a la Teoría Extendida de Propagación de la Activación propuesta por Collins y Loftus (1975), la cual supone que la memoria semántica se organiza en forma de una red de acuerdo con líneas de similitud semántica. Así, cuantas más propiedades en común haya entre dos conceptos, más cerca se encontrarán en la red. De este modo, los conceptos de una misma categoría semántica estarían más próximos entre sí, generando subagrupamientos en la red. Cuando un concepto es procesado, la activación se propaga por los caminos de la red en un gradiente decreciente. Este modelo propone que para decidir si un concepto coincide con otro se debe colectar suficiente evidencia que alcance un criterio positivo o negativo. Esta consiste en varios tipos de intersecciones que se encuentran durante la búsqueda en la memoria. De acuerdo con Collins y Loftus, la evidencia positiva puede ser una conexión superordinada, una comparación de propiedades o una comparación con ejemplares del mismo nivel. En tareas de estimación de distancias semánticas, los sujetos adultos sanos identifican aquellos conceptos que pertenecen a la misma categoría semántica (es decir, que comparten una conexión superordinada) y tienden a estimar una mayor proximidad entre ellos (Denney, 1975; Smiley & Brown,1979). Este fenómeno es explicado por el modelo de la siguiente manera: en el momento en que se solicita establecer la distancia semántica entre dos conceptos, hay un proceso de búsqueda del nodo de intersección entre ambos, que sería la conexión superordinada (su categoría semántica). En el caso de no hallarse esta conexión, podrían surgir respuestas en función de propiedades físicas comunes o por compartir algún concepto intermediario (por ejemplo, cuchillo y silla se encuentran asociados con cocina).
El método DISTSEM permite capturar una red semántica conformada a partir de las estimaciones de distancias semánticas realizadas por un sujeto en función de un universo de pares de conceptos presentados por el examinador. El análisis de la red resultante, sumado a las justificaciones brindadas por los sujetos, permite determinar el criterio de organización utilizado. Mediante la aplicación del método es posible constituir una matriz semántica, describirla y analizarla, así como visualizar su relación y distribución en dos dimensiones, comparar distintas matrices entre sí y evaluar su proximidad con una configuración propuesta como correcta. El Método DISTSEM cuenta con una sistematización informática (Infosem) para hacer más amigable y versátil su utilización en diferentes ámbitos e intereses de investigación. Su principal desarrollo hasta el momento ha sido en torno a la evaluación educativa (Vivas, 2007; Vivas,J., Comesaña & Vivas, L., 2007).
En el presente trabajo se ilustra una aplicación en el ámbito de la Neuropsicología a partir del análisis de redes semánticas en pacientes que sufrieron un Accidente Cerebro Vascular (ACV) y un grupo de controles sin patología neurológica.

Metodología

Sujetos

Se evaluaron 30 sujetos que ingresaron al Hospital Privado de Comunidad (HPC) de la Ciudad de Mar del Plata (Prov. de Buenos Aires - República Argentina) como consecuencia de haber sufrido un Accidente Cerebro Vascular (ACV) y 30 sujetos sin patología neurológica, apareados por edad y nivel educativo. El promedio de edad del grupo clínico fue de 68.59 (DE = 6.972) y del grupo control, 69.27 (DE = 8.273), mientras que el nivel educativo de ambos grupos fue similar (9 años +3 en ambos casos). En laTabla 1 se presentan las características neurológicas del grupo clínico.
Los criterios de inclusión para los pacientes fueron los siguientes: (1) haber sufrido un ACV hemorrágico o isquémico o, en caso de haber sufrido un ACV previo que no hubiera constancia de secuelas de afasia, (2) tener menos de 76 años, (3) estar orientados en tiempo y espacio, (4) no estar sometidos a respiración artificial, (5) no tener déficit cognitivo previo al ACV, (6) no haber sufrido enfermedades mentales graves, (7) tener visión normal o corregida a normal y (8) comprender órdenes simples.
Los criterios de exclusión para los sujetos del grupo control fueron los siguientes: (1) tener demencia, (2) tener déficit cognitivo por cualquier causa y (3) haber sufrido una patología neurológica que afecte al sistema nervioso central.
Todos los participantes dieron el consentimiento informado y el protocolo de investigación fue aprobado por el Consejo Institucional de Revisión de Estudios de Investigación dependiente del Comité de Ética del HPC.

Instrumentos

Se administró el método DISTSEM (Vivas, 2004, 2008) para evaluar la estimación de distancias semánticas entre pares de conceptos. Para su elaboración se utilizaron las normas asociativas intracategoriales de Callejas, Correa, Lupiáñez y Tudela (2003).
Se seleccionaron palabras de alta familiaridad y se tomaron tres palabras de cada categoría semántica (animales, frutas, mobiliario y vestimenta), dos con mayor grado de asociación y una con menor grado. Se elaboró una escala Likert con cinco opciones en la que el valor más bajo representaba la ausencia de propiedades en común entre los conceptos y el más alto la presencia de muchas propiedades en común. También se registraron y codificaron las justificaciones brindadas por los sujetos al hacer cada elección (ver Anexo).

Anexo. Protocolo Distsem


A su vez se administraron las siguientes pruebas: la Subescala de Dígitos (directos e invertidos) para evaluar procesos atencionales y memoria de trabajo, el Subtest de Fluidez Verbal Semántica y Fonológica y el Subtest de Comprensión Verbal de la Batería Barcelona (Peña-Casanova, 2005).
Antes de aplicar el método DISTSEM a la muestra general se realizó una prueba piloto. En esta instancia se administró el método a una muestra de sujetos con caracte-rísticas semejantes a la población a estudiar y se ajustaron los reactivos seleccionados y la consigna.

Procedimiento

Los pacientes fueron evaluados durante su internación, cuando fue posible de acuerdo a su estado general y un mes después del alta hospitalaria. La evaluación se realizó con entrevistas individuales de 30 minutos aproximadamente. En primer lugar se administraban las pruebas mencionadas de la Batería Barcelona y si el paciente no mostraba dificultades severas en los procesos atencionales, en memoria de trabajo y en comprensión verbal, se continuaba con la administración del método DISTSEM.
A cada sujeto se le presentaba una planilla con una lista de 30 pares de palabras y se le daba la consigna de que dijeran qué tan parecidas eran las palabras en función de las propiedades que tuvieran en común. La respuesta debía elegirse en base a una escala Likert de 5 opciones, que iba desde muchas propiedades en común hasta ninguna propiedad en común.
Con la información obtenida se realizaron análisis cuantitativos de las matrices resultantes de acuerdo a la opción elegida y un análisis cualitativo de las justificaciones emitidas. En cuanto al primer aspecto se realizaron dos tipos de análisis de correlación QAP, utilizando el programa Ucinet 5 (Borgatti, Everett & Freeman, 1999) que permite establecer correlaciones entre dos matrices cuadradas.
Una de las correlaciones realizadas fue entre las matrices producidas por los sujetos con ACV y una matriz generada a través del cálculo del modo de las respuestas otorgadas en una muestra de sujetos adultos, sanos, universitarios (denominada matriz inter-jueces). La otra fue entre las matrices de los sujetos con ACV y una matriz generada a partir del cálculo del modo de las respuestas del grupo control (denominada matriz control).

En cuanto al segundo aspecto del análisis, se clasificaron las justificaciones utilizadas por los sujetos resultando la siguiente codificación:

1.- por categoría semántica,

2.- por asociación espacial,

3.- por funcionalidad,

4.- por similitud de propiedades perceptuales,

5.- por similitud ortográfica,

6.- por conversión (uno de los elementos se convierte en el otro),

7.- otras y

8.- no tienen ningún parecido.

A partir de las justificaciones otorgadas por los sujetos, se realizó un Análisis Factorial de Correspondencias Múltiples (AFCM) mediante el programa SPAD (CISCIA, 1998). Este análisis permitió representar el universo de las respuestas dadas en cada uno de los 30 pares de conceptos, en planos que quedan definidos por los factores de máxima variancia.
El AFCM permitió representar a los sujetos de acuerdo al tipo de justificación que predominó en sus respuestas en función de tres factores. A su vez, se realizó el mismo análisis sólo con los ítemes que estaban compuestos por palabras de diferente categoría semántica y sólo con los ítemes compuestos por palabras de igual categoría semántica.

Resultados

Si bien se evaluó a los sujetos en dos instancias (durante su internación y al mes del alta), no se hallaron diferencias significativas (p > .05). Por lo tanto, el siguiente análisis de correlación se circunscribe a la segunda evaluación que es la que incluyó un mayor número de sujetos.
Los resultados, producto del análisis de las correlaciones entre las matrices de ambos grupos (clínico y control) con la matriz inter-jueces, muestran que la media de las correlaciones obtenidas por el grupo control es de .835 (DE = .080), mientras que la media de las correlaciones obtenidas por el grupo clínico es de .740 (DE = .174). La diferencia de medias es estadísticamente significativa (p < .05). También se observó una marcada diferencia en la dispersión de los datos por grupo, hallándose más dispersión en los puntajes del grupo clínico.
En la Figura 1 se ilustra el resultado de los valores obtenidos por cada sujeto del grupo clínico en su correlación con la matriz control de los mismos. Se puede observar la marcada dispersión de los valores obtenidos.


Figura 1. Distribución de las correlaciones de ACV con la matriz control

Los resultados del AFCM se ilustran en las figuras 2, 3 y 4. La Figura 2 muestra la disposición de las respuestas en función de los dos factores que explican la mayor parte de la variancia. Los valores de J (por ej., J30) representan el número de ítem en que se otorgó esa justificación y el valor después del signo igual (=) es la codificación del tipo de justificación utilizada (véanse Valores arriba).


Figura 2. Análisis factorial de correspondencias múltiples (justificaciones)

El primer dato llamativo está dado por algunas respuestas atípicas como la J30 = 3. El Item J30 estaba constituido por el par VACA - CAMA y alguno de los sujetos eligió la justificación por funcionalidad (Valor 3) para esta opción produciendo una respuesta diferente a la mayoría; la respuesta concreta que dio fue "se parecen porque son imprescindibles". La respuesta J17 = 3 también corresponde a una justificación por funcionalidad del par VACA - VESTIDO. Lo mismo ocurre con las respuestas J2 = 3, J3 = 3, J14 = 3, J16 = 3 y J25 = 3, todas implican justificaciones por funcionalidad en los respectivos pares de palabras. En el otro extremo del Factor 1 se encuentran como respuestas atípicas las de Valor 8 (ausencia de similitud) en los pares 5 (MANZANA -PERA) y 10 (PERA - NARANJA). Una visión global del gráfico permite observar que las justificaciones por funcionalidad (Valor3) se hallan a la derecha del Factor 1, mientras que las respuestas de ausencia de similitud (Valor 8) se sitúan en el lado izquierdo de este factor y en el cuadrante superior del Factor 2. La descripción de los ejes factoriales indica que el eje factorial 1 organiza las respuestas de Valor 3 hacia un extremo y las de Valor 8 hacia el otro, mientras que el eje factorial 2 organiza las respuestas de los valores 1 y 4 hacia un lado y las de los valores 3 y 8 hacia el otro. Esto revela una tendencia de respuesta entre los sujetos que se ubican hacia uno y otro lado.
En la Figura 3 se puede observar la ubicación de los sujetos con ACV (con sus iniciales en mayúsculas) y los sujetos control (en minúsculas) de acuerdo a los Factores 1 y 2 en función de sus respuestas. Un número 2 al final (por ej. JCP2) indica que es una respuesta correspondiente a su evaluación en la segunda instancia (al mes posterior al alta). Se observa que varios sujetos con ACV se ubican en posiciones extremas respecto de ambos factores. Las justificaciones en función de la pertenencia a una misma categoría semántica (Valor 1) se agrupan en el centro, ya que son las que caracterizan al grupo control y a algunos sujetos con ACV que mostraron desempeños similares al grupo control.


Figura 3. Análisis factorial de correspondencias múltiples (sujetos)

Se observa que los sujetos MG e INCM están claramente alejados del resto en lo que respecta al Factor 1; los sujetos RA, NB y MJDM conforman una agrupación separada del resto en los Factores 1 y 2; mientras que los sujetos JPC, CFS y ARP quedan en un extremo del Factor 2. Los sujetos RA, NB y MJDM encontraron muy pocas similitudes entre los pares de palabras, por eso se agrupan con las justificaciones iguales a 8. Los sujetos MG e INCM generaron muchas justificaciones por funcionalidad y por eso se agrupan del lado de las justificaciones iguales a 3. Los dos generaron muchas justificaciones del tipo "se parecen porque son cosas útiles para el hombre". Por su parte, el sujeto CFS generó algunas justificaciones atípicas como la J15 = 2 (dijo: "para comer la naranja me siento en la silla") y es por eso que queda ubicado en la parte superior del Factor 2. El sujeto JCP2 quedó ubicado en un extremo del Factor 2 porque generó muchas justificaciones con Valor 4 (por propiedades perceptivas).
En la Figura 4 se observan los factores 1 y 3. El Factor 3 agrupa hacia arriba las respuestas de Valor 4 y hacia abajo las respuestas de Valor 1. En el extremo del Factor 3 está ubicado el sujeto JCP en su primera y segunda instancia de evaluación y el sujeto control RO quienes utilizaron justificaciones de Valor 4 (por propiedades perceptivas).Se puede observar que la mayor parte de los sujetos control se agrupan en la parte inferior del Factor 3 debido a la prevalencia de respuestas por categoría semántica.


Figura 4. Análisis factorial de correspondencias múltiples (sujetos)

Luego, se aplicó el AFCM a las justificaciones otorgadas exclusivamente en aquellos ítemes compuestos por pares de palabras de la misma categoría semántica. Se observó que varios sujetos que habían emitido justificaciones con Valor 8 ("no tienen relación") en este análisis se ubicaron en una posición alejada del centro. También se aplicó un AF-CM exclusivamente en las respuestas de los pares no relacionados semánticamente. Los sujetos CFS, HP, MG e INCM se ubicaron en los extremos de los factores, lo cual indica que las justificaciones atípicas que otorgaron fueron principalmente en pares de palabras sin relación semántica.
Retomando el análisis de correlaciones mencionado anteriormente, en la Tabla 2 se describen las correlaciones obtenidas por los sujetos atípicos de acuerdo al AFCM (pacientes y control) con la matriz inter-jueces y con la matriz control. Cabe destacar que los sujetos RA, NB y MJDM que encontraron pocas similitudes entre los pares, obtuvieron correlaciones de .000, .188 y .562, respectivamente, con respecto a la matriz inter-jueces. Las dos primeras no son significativas (p > .05) y la tercera, si bien es significativamente distinta de 0 (p < .01) sigue siendo una asociación débil. Además, los sujetos que habían establecido un número muy grande de asociaciones entre los pares de conceptos con justificaciones principalmente por funcionalidad, MG e INCM, también obtuvieron asociaciones débiles con respecto a la media del grupo control. Mientras tanto, los sujetos JCP, CFS, HP, ARP y RO, a pesar de generar algunas justificaciones atípicas, obtuvieron asociaciones fuertes, más cercanas a la media del grupo control.

Tabla 2. Correlaciones de sujetos atípicos

* Sujetos control que quedaron ubicados en posiciones extremas

Con respecto a la localización de la lesión cerebral de estos pacientes, se puede observar en la Tabla 2 que varios sufrieron ACVs occipitales isquémicos y talámicos hemorrágicos, en su mayoría izquierdos. A su vez, hay pacientes con esas características que a pesar de no presentar justificaciones atípicas, también obtuvieron correlaciones bajas. Si bien se observó una diferencia en los puntajes entre estos grupos, ésta no es estadísticamente significativa dado que las variancias no son homogéneas. Cabe esperar que con una muestra mayor de sujetos se obtengan datos más fidedignos en este sentido.
Finalmente, en la Figura 5 se muestran a modo ilustrativo los grafos correspondientes a la matriz control y las redes de dos pacientes, uno con escasas asociaciones y otro con excesivas asociaciones. Se trata de los pacientes NB y INCM ubicados en extremos opuestos del Factor 1. El grosor de las líneas indica la fortaleza del vínculo y el color de los nodos indica los agrupamientos. Se puede ver cómo la red de la matriz control se organiza claramente en torno a las cuatro categorías semánticas utilizadas en la prueba, mientras que el paciente NB sólo establece asociación entre PERA y MANZANA. Por su parte, la paciente INCM establece un alto número de asociaciones y los agrupamientos que se generan no se corresponden con categorías semánticas.


Figura 5. Grafos ilustrativos

Discusión

El objetivo principal del trabajo que se informa fue mostrar las posibilidades que ofrece el método de estimación de distancias semánticas DISTSEM para analizar las relaciones semánticas establecidas por las personas entre un grupo de conceptos.
Los resultados ponen de manifiesto que algunos pacientes luego de sufrir un ACV realizan estimaciones de proximidad entre conceptos, distintas a las esperables de acuerdo al desempeño del grupo control.
Las respuestas no fueron homogéneas. Por un lado, hubo sujetos que establecieron escasas asociaciones entre los pares de palabras. Por otro lado, hubo sujetos que encontraron más vinculaciones que el grupo control, incluso encontrando similitudes en aquellos pares que no tenían vinculación semántica y que utilizaron justificaciones para realizar sus estimaciones, que no se corresponden con categorías semánticas sino que se basan principalmente en la funcionalidad. En ambos casos los datos pueden ser leídos a partir del Modelo de Collins y Loftus (1975). De este modo, cabe suponer que hubo una falla en el control del proceso de propagación de la activación ya sea por insuficiencia como por dificultades en la inhibición. Estos resultados sugieren que el primer grupo presenta una inhibición en la propagación de la activación, por la cual no se llega a nodos de intersección entre los elementos del par presentado. En el segundo caso, en aquellos que establecieron un número de asociaciones superiores a los sujetos control, habría una propagación de la activación superior a la esperada para la tarea, es decir que habría fallado el proceso de inhibición de competidores (Howard, Nickel, Coltheart & Cole-Virtue, 2006) lo que permite establecer cuáles son las estimaciones pertinentes para la tarea.
Los seres humanos somos capaces de encontrar asociaciones entre cualquier par de conceptos presentado, sin embargo, algunas asociaciones son más apropiadas que otras de acuerdo al contexto. En este caso, los sujetos con ACV extendieron su búsqueda más allá de lo esperado sin tener en cuenta el universo de conceptos utilizado para la tarea. Estos resultados serían semejantes a los encontrados por Lecardeur y colaboradores (2007) y Mathalon y colaboradores (2002) con respecto a la falla en el proceso de inhibición en pacientes con esquizofrenia.
Por otra parte, haciendo un análisis de las justificaciones emitidas, se observa que algunos pacientes con ACV y algunos sujetos del grupo control utilizaron criterios diferentes a la categoría semántica para justificar sus estimaciones. Esto indica que la evidencia utilizada para tomar la decisión de similitud entre conceptos no es siempre a través de una búsqueda de la conexión superordinada, es decir, la categoría semántica de pertenencia, sino que en algunos casos predomina la comparación de propiedades perceptuales, en otros casos, la asociación espacial de los elementos y en otros, criterios más amplios que la categoría superordinada basados en la si-militud funcional (por ej. "son útiles para el hombre"), que se corresponderían con las categorías ad hoc definidas por Barsalou (1983). A su vez, estos datos están en concordancia con los hallados por Peraita y colaboradores (2008) y Tyler y colaboradores (1997) que señalan que el establecimiento de relaciones taxonómicas y la asociación de conceptos coordinados (es decir, dos elementos del mismo nivel que comparten la categoría semántica) son las tareas en las que más tienden a fallar los pacientes con demencia (en el primer caso, Alzheimer y en el segundo, Demencia Semántica). De acuerdo al modelo de Moscovitch (Moscovitch & Umiltà, 1990) esta diversidad de respuestas también estaría influida por variables como la frecuencia con que la persona utiliza cierto rótulo para referirse a ese tipo de objetos (por ej., si suele denominar "muebles" o "cosas para la casa"), lo cual está íntimamente relacionado con su nivel educativo y su entorno cultural. Sin embargo, al estar apareadas las muestras de pacientes con la del grupo control se podría suponer que la elección de respuestas de menor precisión y menos pertinentes para la tarea, como"son útiles para el hombre", sería una consecuencia del déficit general en el procesamiento cognitivo post-ACV. Esta selección inapropiada del tipo de respuesta conduce a pensar en una alteración a nivel del funcionamiento ejecutivo, que sería la responsable de la selección de la respuesta semántica más apropiada de acuerdo al contexto (Moss et al., 2005).
Finalmente, cabe mencionar que los resultados presentados son parciales y forman parte de una investigación en curso en la que se continuará evaluando pacientes para obtener una muestra con un tamaño suficiente que permita realizar un análisis estadístico que contemple variables como la localización, lateralidad y tipo de ACV.
Los resultados informados procuran mostrar la utilidad del método DISTSEM en el estudio de pacientes con patología neurológica. Se ejemplificó el tipo de datos que arroja, sus formas de visualización y algunas de las posibles interpretaciones a la luz del modelo teórico en base al cual se construyó el instrumento. Sin embargo, sus aplicaciones en pacientes con patología neurológica recién están comenzando, con lo cual es posible seguir modificando algunas de sus características para que se ajuste mejor a este tipo de población. Además, aún quedan numerosos ámbitos donde probar sus ventajas y limitaciones.

Tabla 1. Características neurológicas del grupo clínico

Referencias bibliográficas

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Centro de Investigación en Procesos Básicos, Metodología y Educación (CIMEPB), Facultad de Psicología, Universidad Nacional de Mar del Plata (UNMdP).
Mar del Plata. Provincia de Buenos Aires.
República Argentina.

Fecha de recepción: 9 de febrero de 2009
Fecha de aceptación: 4 de enero de 2010