Adaptation and Norm Determination Study of the Boston Naming Test for Tukish Elderlys
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The main purpose of this research is develop the Turkish version of the BNT long form (consist of 60 items) [BNT-60 (TR)] and to determine the normative data for Turkish healthy geriatric population. BNT is a neuropsychological test which was widely used to measure naming disorders associated with a variety of neuropathological events. This research consists of two stages. In the stage of pilot study, adaptation of test was completed and BNT-60 (TR) version was developed; and in the stage of normative study, normative data was collected and norm determination was completed. METHODS: Ninety healthy and volunteer elderly were participated in pilot study and 317 were in normative study. Three screening tests called Montreal Cognitive Assessment (MOCA), Functional Activities Questionnaire (FAQ) and Geriatric Depression Scale (GDS) were administered for participant selection. BNT-60 (TR) was applied to participants who meet the inclusion criteria. RESULTS: According to 5 (age) x 2 (gender) x 3 (education) factorial ANOVA results, main effects of age and education level on BNT-60 (TR) total score were found statistically significant. Then according to MANOVA results, main effects of age and education level on BNT-60 (TR) sub-scores were found statistically significant. On the other hand, main effect of gender was not significant on BNT-60 (TR) scores. The age and BNT-60 (TR) total score were negatively correlated. This results consistent with other normative studies of BNT in the literature. CONCLUSION: Finally, BNT-60 (TR) is adopted for Turkish culture, determined normative data and a test which is evaluating naming ability of the older adults was put into use.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».