TDQ-30—A New Color Picture-Naming Test for the Diagnostic of Mild Anomia: Validation and Normative Data in Quebec French Adults and Elderly
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: A reduction in lexical access is observed in normal aging and a few studies also showed that this ability is affected in individuals with subjective cognitive decline. Lexical access is also affected very early in mild cognitive impairment as well as in major neurocognitive disorders. The detection of word-finding difficulties in the earliest stages of pathological aging is particularly difficult because symptoms are often subtle or mild. Therefore, mild anomia is underdiagnosed, mainly due to the lack of sensitivity of naming tests. In this article, we present the TDQ-30, a new picture-naming test designed to detect mild word-finding deficits in adults and elderly people. METHOD: The article comprises three studies aiming at the development of the test (Study 1), the establishment of its validity and reliability (Study 2), and finally, the production of normative data for French-speaking adults and elderly people from Quebec (Study 3). RESULTS: The results showed that the TDQ-30 has good convergent validity. Also, the TDQ-30 distinguished the performance of healthy controls from those of participants with mild cognitive impairment, Alzheimer's disease, and post-stroke aphasia. This suggests good discriminant validity. Finally, this study provides normative data computed from a study sample composed of 227 participants aged 50 years and over. CONCLUSIONS: The TDQ-30 has the potential to become a valuable picture-naming test for the diagnosis of mild anomia associated with pathological aging.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».