An exploration of aphasia symptom profiles in speakers of Kalaallisut (West Greenlandic)
Notice bibliographique
Résumé
Conceptions and delineations of aphasia syndromes should be informed by crosslinguistic descriptions. This is particularly important for languages that are highly dissimilar to widely studied languages like English. Kalaallisut (West Greenlandic) is one such language – a polysynthetic language of the Inuit-Yupik-Unangan language family spoken by approximately 60,000 people in Greenland and Denmark. A previous study of five Kalaallisut speakers with aphasia (Nedergaard et al., 2020) indicated that non-fluent aphasia in Kalaallisut exhibited different features from those found in English and similar Indo-European languages. However, the previous study was limited by its low number of participants, its focus only on semispontaneous speech narratives, and the fact that a more complete description of the symptom profile of aphasia in Kalaallisut was not available. In the present study, we tested a total of 42 speakers of Kalaallisut on repetition tests, language production tests, language comprehension tests, and working memory tests. We used a combination of qualitative judgments by a speech and language pathologist and hierarchical cluster analysis to analyze the results and were able to distinguish between presence or absence of aphasia, between levels of severity of aphasia, between apraxia of speech/dysarthria and aphasia, and to some extent between different subtypes of aphasia. The present study corroborates the results from Nedergaard et al. (2020) and highlights challenges associated with conducting research in communities with healthcare systems without trained speech and language pathologists, no previous agreed-upon diagnostic criteria, and little access to advanced neuroimaging.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».