36 Naming in Monolingual and Bilingual Children with Epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Word finding or “naming” difficulty is a symptom of multiple neurological disorders; therefore, naming assessment is an integral component of neuropsychological evaluation. Prior work has found weaker second-language naming in healthy proficient bilingual youth than monolingual youth, and similar findings have been shown in adults with epilepsy. Considering the potential influences of both early onset epilepsy and bilingualism on brain development, we compared naming in English second language (ESL) and monolingual youth with epilepsy. To assess the impact of bilingualism independent of the known effects of seizure laterality (i.e., poor naming in those with left, dominant-hemisphere seizures), we excluded patients with left language dominance and unilateral seizures. We hypothesized that like other groups, naming would be weaker in ESL than in monolingual youth with epilepsy. Participants and Methods: Participants included 84 children with seizures that could not be lateralized clinically (n=36), bilateral seizures (n=20), centrotemporal spikes (n=3), and those with unilateral seizures and atypical language dominance (n=25), ages 6-15 years old: 66 monolingual, English (mean age: 10.87 ± 2.70 years) and 18 ESL (mean age: 10.78 ± 2.88 years). Those with FSIQ < 70 and vocabulary SS < 6 were excluded to ensure English proficiency. Independent samples t-tests, multivariate ANOVA, and chi-square tests compared groups on demographic factors and test performance. All measures (FSIQ, WISC/WASI Vocabulary, letter and category fluency, Children’s Auditory (AN) and Visual Naming (VN) Tests) were administered in English. Results: Monolingual and ESL groups did not differ in: age, sex, SES, seizure type (i.e., non-lateralized, bilateral, centrotemporal spikes, or atypical language dominance), epilepsy onset age, or number of AEDs. Comparisons also showed no differences in FSIQ, vocabulary, letter fluency, or category fluency (all ps > 0.05). By contrast, auditory and visual naming performances were weaker among ESL patients than monolingual patients: AN accuracy, F(1,81) = 10.89, p = 0.001; AN tip-of-the-tongues (TOTs), F(1,81) = 6.35, p = 0.014; AN Summary Scores (SS), F(1,81) = 6.17, p = 0.015; VN accuracy, F(1,81) = 4.66, p = 0.034; VN SS, F(1,81) = 4.87, p = 0.030, with the exception of VN TOTs, which approached significance, F(1,81) = 3.55, p = 0.063. Conclusions: Consistent with findings in bilingual healthy youth and ESL adults with epilepsy, naming in ESL youth with epilepsy was weaker than in monolingual children. The groups did not differ on other aspects of language. Thus, unlike other expressive verbal functions, naming is adversely affected in the second language of bilingual people with epilepsy across the age span. These results suggest that poor naming in ESL patients cannot be used to infer a naming deficit, and/or left (dominant) temporal lobe dysfunction.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».