MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2614020775

Dépistage des troubles du langage dans le vieillissement : présentation d'un nouvel outil adapté à la pratique gériatrique.

2016· article· fr· W2614020775 sur OpenAlexaboutno aff
T.-M. Tran, Joël Macoir, A. Renard, M. Fossard, Laurent Lefèbvre, M. Wilson, L. Monetta

Notice bibliographique

RevueORBi UMONS · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth, Medicine and Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhilosophyHumanitiesMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dépistage des troubles du langage dans le vieillissement : présentation d'un nouvel outil adapté à la pratique gériatrique TM. Tran (1) ; J. Macoir (2) ; A. Renard (3) ; M. Fossard (4) ; L. Lefebvre (5) ; M. Wilson (2) ; L. Monetta (2) (1) Université de Lille 2, Département d'orthophonie, Lille; (2) Département de réadaptation, Universite Laval, Ville de Québec, C anada; (3) C entre leenaards de la mémoire, C HUV, Lausanne, Suisse; (4) Institut des sciences du langage et de la communication, Université de Neuchâtel, Neuchâtel, Suisse; (5) Service de psychologie cognitive et neuropsychologie, Université de Mons, Mons, Belgique Introduction Si le langage est considéré comme une des fonctions cognitives résistant le mieux au vieillissement, il est reconnu que son atteinte fait partie de la symptomatologie des démences et qu'elle constitue une modalité d'entrée dans certaines pathologies neurodégénératives comme l'Aphasie Primaire Progressive ou la Démence sémantique. A ce jour, il n'existe pas d'outil spécifique permettant de dépister les troubles du langage dans le vieillissement pathologique. Méthodes Une équipe multicentrique internationale de chercheurs et cliniciens francophones (Québec, Suisse, Belgique et France) a élaboré un outil de dépistage comportant 10 épreuves courtes et explorant les sous-domaines langagiers spécifiquement touchés dans les pathologies démentielles neurodégénératives : le DTLA (Detection Test for Language impairment in Adults and Aging). Cet outil a été normalisé auprès de auprès de 591 sujets sans antécédent psychiatrique, neurologique, ni trouble visuel ou auditif et répartis en 2 tranches d'âge (50-64 ans et 65 ans et +) et 2 niveaux d'études (±12 ans), inclus après consentement écrit et vérification de scores normaux selon l'âge et le NSC au MMSE et MOCA. Résultats Les résultats de la normalisation et de la validation montrent que le DTLA est un test rapide (environ 5 minutes), bien réussi par les sujets témoins qui répond aux exigences de sensibilité et de simplicité d'administration d'un test de dépistage Conclusion Le DTLA est un outil de dépistage qui peut être intégré à l'évaluation gériatrique afin d'identifier les patients nécessitant une évaluation langagière plus approfondie et de proposer, le cas échéant, un suivi précoce des troubles du langage et de la communication dans le vieillissement. Numéro : 000411 Orateur : TM. Tran Orateur pour com affichée : TM. Tran Thème : 03. Démences Mode de présentation : Communication orale ou affichée DESC en cours : Non Mis à jour le : dimanche 12 juin 2016 16:37

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0070,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueORBi UMONSMême sujetHealth, Medicine and SocietyTravaux en français237 207