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Enregistrement W4390915955 · doi:10.7759/cureus.52351

Feasibility Study of the Boston Naming Test for the Arab Population

2024· article· en· W4390915955 sur OpenAlexaboutno aff
Hadeel A Basura, Mohammed A Mudarris, Fatimah B Almubarak, Shahad A Alzahrani, Hajar Alghamdi, Ahlam I. Al‐Sulami, Ameerah Alnakhli, Ghadi Alzahrani, Haythum O. Tayeb

Notice bibliographique

RevueCureus · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBoston Naming TestTest (biology)PopulationNormativeGerontologyClinical psychologyNeuropsychologyCognitionPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction The Boston Naming Test (BNT) is a widely used US neuropsychological evaluation of confrontation naming for the examination of adults and children with learning disabilities and diagnosis of communication disorders, aphasia, dementia, and acquired brain injury or dysfunction. The purpose of the present study is to evaluate the practicality of the original English version of the 60-item BNT (BNT-60) on an Arab population and the need for a new adaptive Arabic version sensitive to cultural biases and to offer normative data that can serve as a reference for researchers and clinicians in the Gulf region, especially the Kingdom of Saudi Arabia (KSA). Data relating to the familiarity degree of the BNT-60 were also collected. Methods This research involved 105 randomly selected and cognitively healthy college students who were native Arabic speakers recruited in Jeddah. The Montreal Cognitive Assessment (MOCA) was administered with a cutoff score of 26. The participants were examined for naming accuracy, naming agreement, and familiarity in using the BNT-60. The data were then analyzed and compared with the findings from studies conducted in the United States. Results The BNT-60 was administered to 105 university students from the KSA, and the results were compared with the BNT-60 booklet norms (second edition). Their average performance was noticeably below the norms established by the original test standards. Compared with the participants in the US studies, the participants made approximately 65% more errors on the items including pretzel, wreath, beaver, harmonica, acorn, stilts, harp, hammock, knocker, pelican, muzzle, unicorn, funnel, accordion, asparagus, tripod, yoke, and trellis and 25% more errors on the items including seahorse, dart, igloo, sphinx, palette, and abacus. The item "boomerang" was not compared with the US sample because of differences in the version of the BNT, but the errors in naming this item were as frequent as those in naming the other misrecognized items. The internal consistency among the items' degrees of familiarity was also very high (α = 0.966), and a significant connection (r = 0.837, P < 0.001) was observed between object familiarity and naming accuracy. The Arabic-speaking population in the KSA and English-speaking population in the United States showed very different levels of familiarity with numerous items. Conclusion The participants' familiarity with the BNT objects varied depending on their culture and impacted their naming accuracy and overall scores on the test. Accordingly, the possibility of cultural biases should be considered when administering the BNT to the population of the KSA and the possibility of making changes so that the test better reflects the Arab culture as suggested.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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