The Impact of Lexical-semantic Impairment on Spoken Verb Production in Individuals With Mild Cognitive Impairment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although episodic memory is the primary concern in individuals with mild cognitive impairment (MCI), other cognitive functions may also be affected, including language. Language impairment in individuals with MCI has been attributed primarily to the breakdown of semantic representations, difficulties in accessing semantic information, and the weakening of executive functions. However, in most prior studies of word processing in individuals with MCI, researchers have used measures focused on noun production. OBJECTIVE: To investigate how verb production tasks might aid in detecting cognitive impairment in individuals with MCI. METHODS: We compared the performance of 45 individuals with MCI and 45 healthy controls on action naming and action fluency tasks. RESULTS: In the action naming task, the performance of participants with MCI was significantly impaired compared to healthy controls in terms of total score, the number of semantic errors produced, and the use of generic terms. In the action fluency task, participants with MCI produced significantly fewer verbs, fewer clusters, and fewer switches than healthy controls. CONCLUSION: The results of our study emphasize the utility of verb production tasks in the identification of cognitive impairment in individuals with MCI and provide evidence of the importance of including action naming and action fluency tasks in the assessment of individuals with MCI.
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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 | 0,001 |
| 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 ».