Adaptation and norm determination of the Boston Naming Test for healthy Lebanese adults aged between 50 and 88 years
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Boston Naming Test is a well-known neuropsychological test widely used to evaluate linguistic abilities, encompassing object naming and word retrieval in subjects representing various clinical pathologies. Our study has two main stages: (1) a pilot study aimed at adapting the BNT to the linguistic and cultural particularities of Lebanese society and (2) norm determination for the Lebanese version of the BNT through the analysis of participants’ responses. The primary goal of this study is to develop a Lebanese version of the BNT comprising 60 images adapted to the Lebanese language and culture. This version is based on normative data derived from healthy Lebanese adults aged between 50 and 88 years. The study seeks to assess the influence of age, gender, and education level on the naming performance of participants. In the pilot study, 103 Lebanese volunteers participated, while the normative study involved 280 healthy volunteers aged between 50 and 88 years. Three screening tests—Montreal Cognitive Assessment (MOCA), Language Experience and Proficiency Questionnaire (LEAP-Q), and Geriatric Depression Scale 15-item (GDS)—were administered to select participants meeting inclusion criteria. The findings revealed a statistically significant effect of age and education level on the BNT (Lebanese version) total score. The total score decreased with age and increased with education. However, the effect of gender was not significant, a result confirmed by the generalized linear model. This study successfully produced a Lebanese version of the BNT comparable to the original English version. Additionally, it provided normative data crucial for evaluating naming ability, word retrieval, and detecting potential disorders associated with aging.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».