Normative Data for Healthy French-Speaking Persons Aged 80 Years and Older for the DTLA Language Screening Test
Notice bibliographique
Résumé
The Detection Test for Language Impairments in Adults and the Aged (DTLA) is a quick, sensitive, and standardized screening test designed to assess language disorders in adults and elderly people. The test was specifically developed to detect linguistic impairment associated with major neurocognitive disorders. In 2017, we established normative data on 545 healthy individuals between 50 and 80 years old from four French-speaking countries: Belgium, Canada (Quebec), France, and Switzerland. OBJECTIVE: The objective of the present study was to develop norms for the population older than 80 years of age for the DTLA. METHOD: We extend the original normative data to include 149 healthy, community-dwelling, French-speaking adults aged 80 years old and older from the same countries. RESULTS: For the total score of the screening test, we calculated the 5th, 15th, 25th, and 50th percentiles for two education groups. The analyses allowed the identification of cutoff and alert scores based on education level. CONCLUSIONS: With the present study, solid normative data for the DTLA derived from the performance of 694 healthy, community-dwelling adults, and elderly people are now available to clinicians and researchers.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».