Abstract TP148: The Montreal Assessment of Connected Speech Offers Good Psychometric Properties to Monitor Ecological Language Recovery in Post-stroke Aphasia
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Clinical trials in post-stroke aphasia measure language outcomes with available standardized tests. Most of these are primarily diagnostic tools and without evaluated test-retest reliability and responsiveness to change. They do not have parallel versions to prevent learning bias, and their language tasks (e.g., naming) lack ecological validity. The Montreal Assessment of Connected Speech (MACS) was designed to address these issues. Patients are asked to freely describe five pictures illustrating scenes of daily life. Speech samples are scored for their efficiency in transmitting correct information (% correct content units out of the total number of words). Inter-rater reliability (r = .84; R2 = 0.70) and three parallel versions were validated with 105 healthy young and older francophone adults. Hypothesis: The MACS has good test-retest reliability (Spearman’s coefficient > .8; Wilcoxon signed-rank test p > .05) and responsiveness to change (discriminates between improved and unimproved patients with area under the receiver operating characteristic curve [AUC] >.8). Methods: Patients with subacute or chronic aphasia undergoing intensive speech therapy at the Jewish General Hospital in Montreal with improvement in the Boston Naming Test were included in the improved group (n = 7; 3 females; age mean = 64.1 [SD = 10.8]). Patients with chronic post-stroke aphasia receiving no speech therapy were recruited from an association in the Montreal area for the unimproved group (n = 12; 7 females; age mean 62.4 [SD = 11.6]). All participants were French-speaking, had good or corrected visual acuity and underwent pseudorandomized parallel versions of the MACS at T1 and T2 with a two-week interval between them. Results: Correlation between scores at T1 and T2 (rs(12) = .97, p < .001) and stability (Z = -1.38, p = .17) were found in unimproved patients. Score changes showed good discriminative ability between groups (AUC = .81, p = .03). Conclusion: Good test-retest reliability and responsiveness to change make the MACS a promising standardized tool for aphasia clinical trials in stroke patients.
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 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 | 0,001 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».