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Enregistrement W4402340512 · doi:10.18502/jmr.v18i3.16423

Investigating Noun and Verb Naming in Behavioral Variant of Frontotemporal Dementia and Non-Patients Persian-Speaking

2024· article· en· W4402340512 sur OpenAlexaboutno aff
Atefeh Ahmadi, Azar Mehr, Shohreh Jalaei, Vajiheh Aghamollaii

Notice bibliographique

RevueJournal of Modern Rehabilitation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTehran University of Medical Sciences and Health Services
Mots-clésFrontotemporal dementiaPersianNounSemantic dementiaVerbPsychologyDementiaLinguisticsRehabilitationAudiologyMedicineDiseaseNeurosciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Due to the prevalence of cognitive disorders, such as the behavioral variant of frontotemporal dementia (bvFTD) and the consequences that these disorders follow, early diagnosis and awareness of the deficiencies of these people in the cognitive and language areas is essential. Given that language is dependent on culture, examining the linguistic characteristics of such patients in different languages can provide valuable findings. Therefore, this study compares noun and verb naming abilities in individuals with bvFTD and non-patients Persian-speaking. Materials and Methods: In this cross-sectional study, 3 cognitive tests, including frontal assessment battery (FAB), Montreal cognitive assessment, and mini-mental state examination (MMSE), along with 2 noun naming and verb naming tests were performed on 15 patients with bvFTD and 30 homogeneous non-patient individuals. Results: The bvFTD group had significantly different scores for both noun and verb naming compared to the non-patient group (P<0.05). Meanwhile, the bvFTD group was more impaired in naming verbs than nouns, with the largest difference between groups in the verb naming task. Conclusion: the results showed that bvFTD patients have poorer noun and verb naming abilities than non-patients. In particular, in verb naming, they showed more deficits than nouns. One possible explanation is that the processing of verbs is more complicated than nouns and involves a more complex neural system and cognitive processes than noun processing. Another possibility is that verbs rely more heavily on frontal and temporal regions of the brain, which are typically affected by bvFTD.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations0
Publié2024
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