Composite Indices of the Color-Picture Version of Boston Naming Test Have Better Discriminatory Power: Reliability and Validity in a Chinese Sample with Diverse Neurodegenerative Diseases
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Boston Naming Test (BNT) is the most widely used measure to assess anomia. However, it has been criticized for failing to differentiate the underlying cognitive process of anomia. OBJECTIVE: We validated the color-picture version of BNT (CP-BNT) in a sample with diverse neurodegenerative dementia diseases (NDDs). We also verified the differential ability of the composite indices of CP-BNT across NDDs groups. METHODS: The present study included Alzheimer's disease (n = 132), semantic variant primary progressive aphasia (svPPA, n = 53), non-svPPA (n = 33), posterior cortical atrophy (PCA, n = 35), and normal controls (n = 110). We evaluated psychometric properties of CP-BNT for the spontaneous naming (SN), the percentage of correct responses on semantic cuing and word recognition cuing (% SC, % WR). Receiver operating characteristic analysis was used to examine the discriminatory power of SN alone and the composite indices (SN, % SC, and % WR). RESULTS: The CP-BNT had sufficient internal consistency, good convergent, divergent validity, and criterion validity. Different indices of CP-BNT demonstrated distinct cognitive underpinnings. Category fluency was the strongest predictor of SN (β= 0.46, p < 0.001). Auditory comprehension tests highly associated with % WR (Sentence comprehension: β= 0.22, p = 0.001; Word comprehension: β= 0.20, p = 0.001), whereas a lower visuospatial score predicted % SC (β= -0.2, p = 0.001). Composite indices had better predictability than the SN alone when differentiating between NDDs, especially for PCA versus non-svPPA (area under the curve increased from 63.9% to 81.2%). CONCLUSION: The CP-BNT is a highly linguistically relevant test with sufficient reliability and validity. Composite indices could provide more differential information beyond SN and should be used in clinical practice.
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 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».