Normative Data for the Famous People Fluency Test in the Adult French-Quebec Population and Validation Study in Mild Cognitive Impairment and Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The production of words in verbal fluency tests relies heavily on executive functions and linguistic abilities. New tests such as the famous people fluency test can also be useful in clinical practice and research. This test, in which participants are asked to name so many famous people, has the potential to distinguish healthy individuals from participants with neurological disorders such as mild cognitive impairment or Alzheimer's disease. METHOD: The aim of this study was to determine the psychometric validity of the test (Study 1) and to provide normative data in the adult population of French Quebec for the famous people fluency test (Study 2). RESULTS: The results of the normative study, derived from a sample of 378 healthy individuals between the ages of 50 and 92, showed that age and educational level significantly influence performance on the test. Therefore, percentile ranks were calculated for performance on the famous people fluency test, stratified for these two variables. The results of Study 2 showed that the test differentiated the performance of healthy participants from the performance of participants with mild cognitive impairment or Alzheimer's disease. The results also showed that the famous people fluency test has adequate convergent validity, established with a semantic fluency test, and that the results showed good stability over time (test-retest validity). CONCLUSION: Norms and psychometric data for the famous people fluency test will improve the ability of clinicians and researchers to better recognize executive and language impairments associated with pathological conditions.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».