The DDQ-30, a new naming-from-definition test: Normative data for the adult French-Quebec population and validation study in mild cognitive impairment and Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Assessing naming abilities is a standard clinical procedure for adults and is usually carried out using picture naming tests. However, the use of picture naming tests can have limitations, as people may have visual impairments that can affect the validity of the measurement. This article introduces the DDQ-30, a new naming-from-definition test for detecting anomia in people with visual-perceptual limitations. The article describes three studies. Study 1 focused on the developmental phase of the DDQ-30. In Study 2, healthy participants and individuals with mild cognitive impairment or Alzheimer's disease were assessed with the DDQ-30 to determine its predictive validity. Study 3 examined a group of adults and older French-speaking Quebecers to obtain normative data. The DDQ-30 effectively differentiated between AD and healthy participants. In addition, normative data were collected on 251 participants aged 50 years and older. Analyses showed that age and educational level were significantly related to performance on the DDQ-30. The DDQ-30 fills an important gap and promises to help clinicians and researchers better detect anomia in people with visual impairment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».