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Enregistrement W4380883116 · doi:10.1002/alz.065110

Micro and macro‐linguistic analysis of narrative discourse in Moroccan patients with Alzheimer’s Disease

2023· article· en· W4380883116 sur OpenAlexaboutno aff
Mohamed Taiebine, M. El Alaoui Faris

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyMacroCohesion (chemistry)FluencyNarrativeLinguisticsCognitionCoherence (philosophical gambling strategy)DiseaseArabicCognitive psychologyAudiologyMedicinePsychiatryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The production of narrative discourse or connected speech implies dynamic and complex functions at different levels of neuro‐cognitive, micro (parts of speech) and macro‐linguistic processing (cohesion and coherence). Such functions are classically impaired in Alzheimer’s disease (AD). Several studies have described these impairments in European languages; however, no study has characterized them in terms of neuro‐psycholinguistic patterns in Arabic. Method We studied the speech sample of six patients with moderate Alzheimer’s disease from the Alzheimer’s Center in Rabat. They described orally the picture of cookies theft subtest (BDAE). They meet the clinical criteria for AD (McKhann, 2011). The average age is 69 years (SD: 5.9; 61‐77) and of education is 13.6 years (SD: 2.3; 9‐15), duration of the disease is 5 years (SD 2.09; 3‐8). The neuropsychological assessment has been carried out with MoCA (Montréal Cognitive Assessment), MIS (Memory Impairment screen), Fluency tasks and Clock drawing test. Regarding discourse analysis and psycholinguistic variables, we used the method which has been described by Croisile (1996) and Boschi et al (2017). Result The neurolinguistic assessment showed an impairment of macro‐linguistic variables. The effectiveness of speech was clearly one of the most impaired variables as well as the syntactic complexity in the majority of patients. Cohesion has been lower than local and global coherence. These macro‐linguistic performances revealed a pragmatic dysfunction as part of the neuropsycho‐linguistic profile of our patients depending on their disease duration. However, at a micro‐linguistic level, functional words and verbs were the most produced in oral description compared to nouns, adjectives and adverbs. Such results might evoke the hypothesis of an impairment of explicit linguistic knowledge which involved different intra and inter‐linguistic systems in AD. Conclusion The wide range of cognitive‐linguistic impairments which has been highlighted during the cookie theft picture description, showed the importance of assessing micro and macro‐linguistic impairments in narrative speech in Moroccan patients with AD. Such linguistic task is an added‐value to formal assessments and follow‐up of cognitive decline in AD.

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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,277 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
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