Word-finding in confrontation naming and picture descriptions produced by individuals with early post-stroke aphasia
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The present study aims to assess the relationship between quantitative measures of connected speech production and performance in confrontation naming in early post-stroke aphasia (8-14 days post-stroke). Method: We collected connected speech samples elicited by a picture description task and administered a confrontation naming task to 20 individuals with early post-stroke aphasia and 20 healthy controls. Transcriptions were made in compliance with the CHAT format guidelines. Several micro- (i.e. duration, total number of words, words per minute, mean length of utterances, ratio of open- to closed-class words and noun-to-verb ratio, VOC-D, repetitions, self-corrections, and phonological and semantic errors) and macrolinguistic (i.e. informativeness and efficiency) measures were extracted. Results: We provide evidence for the presence of impairments in an array of micro- and macrolinguistic measures of speech in individuals with early post-stroke aphasia. We show that in the patient group, confrontation naming abilities most strongly relate to informativeness in a picture description task. Conclusion: Our findings contribute to a better understanding of the relationship between performance in confrontation naming and in connected speech production in the first days after stroke onset and also suggest that discourse analysis may provide unique, possibly more complex information.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».