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Enregistrement W4284886201 · doi:10.12963/csd.22899

Written Spelling in Patients with Subcortical Vascular Dementia and Subcortical Vascular Mild Cognitive Impairment

2022· article· en· W4284886201 sur OpenAlexaboutno aff
Joon Soo Shin, Hyemin Jang, Hee Jin Kim, Duk L. Na, Ji Hye Yoon

Notice bibliographique

RevueEon'eo cheong'gag jang'ae yeon'gu/Communication sciences & disorders · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurological Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHallym University
Mots-clésSpellingAudiologyPsychologyDementiaCognitionCognitive impairmentVascular dementiaWord (group theory)OrthographyMedicineInternal medicinePsychiatryDiseaseReading (process)Linguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: The purpose of this study is to examine the spelling processing patterns in patients with subcortical vascular dementia (SVaD) and subcortical vascular mild cognitive impairment (svMCI).Methods: The subjects consisted of 10 patients with SVaD, 15with svMCI, and 30 normal controls (NC) subjects. Prior to this study, Korean- Mini Mental Status Examination (K-MMSE), Montreal Cognitive Assessment (MoCA-K), and health screening questionnaires were conducted as pre-tests. After that, subjects were presented with 20 words grouped according to word type (regular word, irregular word, non-word), and then they were asked to dictate the words they heard. After the tests were completed, the number of correct responses and the number of error patterns were compared between groups.Results: First, by word type between groups, the svMCI and SVaD groups showed a significantly lower number of correct responses for regular and irregular words compared to the NC group. In addition, the SVaD group showed a significantly lower number of forward responses than the svMCI group in irregular words. Non-words showed significantly lower number of forward responses in the SVaD group compared to the NC and svMCI groups. Second, the comparison of the number of error types between groups showed a significant difference between the three groups in terms of grapheme substitution; and the SVaD group showed significantly more errors compared with the NC and svMCI groups in addition and omission of graphemes. Third, the SVaD group showed significantly more errors in comparison to the NC and svMCI groups for phonological implausible errors, and the svMCI and SVaD groups showed significantly more errors than the NC group for phonological plausible errors. Fourth, lexicalization errors within non-words were observed only in the SVaD group.Conclusion: For early detection of svMCI, it is necessary to pay attention to irregular word performance.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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