[Neuropsychological characteristics of selective attention in children with nonverbal learning disabilities].
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the neuropsychological characteristics of selective attention such as attention control, working memory and attention persistence of frontal lobe in children with nonverbal learning disabilities (NLD). METHODS: With Auditory Detection Test (ADT), Wisconsin Card Sorting Test (WCST) and C-WISC, 14 children with NLD and 23 controls were tested and the results of sub-tests of C-WISC were analyzed with factor analysis. ADT was mainly applied to test the ability of auditory discernment and the function of dominance lateralization in the cerebra; WCST was employed to test the function of working memory which was based on the frontal lobe, and, C-WISC, to test the intelligent structure and characteristics. RESULTS: Compared with control group, the correct response rate of ADT in NLD group was much lower (P < 0.01), and the number of incorrect response was much larger (P < 0.01). Children with NLD had deficits of auditory selective attention. Moreover, the number of categories achieved (CA) and perseverative error (PE) of WCST were much lower (P < 0.05), which indicated that children with NLD had the disorders of selective attention and performance function. Factor analysis showed that perceptual organization (PO) related to visual space and freedom from distractibility (FD) related to attention persistence in NLD group were obviously lower than those in control group (P < 0.01, P < 0.05). These findings further supported the above-mentioned results. CONCLUSIONS: Children with NLD had attention control disorder and working memory disorder mainly in frontal lobe; we suppose that the disorder in right frontal lobe was distinctive.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».