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Enregistrement W2017692478 · doi:10.1159/000091407

A Longitudinal Study of Quantitative and Qualitative Features of Category Verbal Fluency in Incident Alzheimer’s Disease Subjects: Results from the PAQUID Study

2006· article· en· W2017692478 sur OpenAlexaff
Sophie Auriacombe, Nathalie Lechevallier, Hélène Amieva, Sandrine Harston, Nadine Raoux, Jean‐François Dartigues

Notice bibliographique

RevueDementia and Geriatric Cognitive Disorders · 2006
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensInstitute of Aging
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVerbal fluency testPsychologyFluencyAudiologyDementiaCognitionAlzheimer's diseasePopulationDiseaseDevelopmental psychologyNeuropsychologyMedicinePsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Category fluency tests were administered at baseline and after 3 and 5 years on two subgroups of subjects from a population-based cohort of elderly subjects: 52 cases of incident possible and probable Alzheimer's disease (AD) and 104 age- and education-matched subjects who remained nondemented. Quantitative and qualitative features of category fluency were assessed to determine how changes occur within 5 years of the diagnosis of AD. Consistent with previous results, we found that the number of words produced on this task was already significantly lower 5 years before the diagnosis in subjects with incident AD as compared with subjects who did not become demented. However, the rate of repetitions only significantly increased in AD subjects at the time of diagnosis, and the rate of intrusions remained low and not significantly different between the two groups. Thus, it is concluded that dysfunction in cognitive processes underlying repetitions and intrusions in verbal fluency tasks, such as inhibitory processes and working memory, may not be the main cause of the very early deficit in verbal fluency occurring in AD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,315 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations49
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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