MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4411687228 · doi:10.1111/1460-6984.70068

Turkish Version of the Video‐Naming Test for Assessing Verb Anomia (DVAQ‐30): Normative Data for the Adult Turkish Population and Validation Study in Mild Cognitive Impairment and Alzheimer's Disease

2025· article· en· W4411687228 sur OpenAlexaffabout
Samet Tosun, Fenise Selin Karalı, Elif İkbal Eskioğlu, Nilgün Çınar, Joël Macoir

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Language & Communication Disorders · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyNormativeTurkishDiscriminant validityDevelopmental psychologyConvergent validityPopulationTest (biology)VerbNounBoston Naming TestCognitionPsychometricsLinguisticsPsychiatryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Compared to nouns, the impairment of the capacity of retrieving verbs in spoken production is much less documented. In the clinical field, there are also very few tests that have been developed specifically for verb anomia. Clinicians and researchers lack a concise and practical naming test to assess verb anomia, a condition that can occur in adults and the elderly due to various factors. The aim of this study was to adapt the Quebec Action Video Naming Test-30 items (DVAQ-30) into Turkish, establish its validity and develop normative data adapted to the Turkish population. METHOD: This research consists of three studies. In Study 1, the DVAQ-30 was linguistically and culturally adapted to the Turkish language, resulting in the DVAQ-TR. In Study 2, a group of adults and older Turkish-speaking people were assessed with the DVAQ-TR to obtain normative data. In Study 3, the psychometric properties of the DVAQ-TR (known-group discriminant validity and convergent validity) were investigated by comparing the performance of healthy individuals and patients with mild cognitive impairment (MCI) or with Alzheimer's disease (AD). RESULTS: Normative data were obtained based on the performance of 424 participants aged between 18 and 81 years. The percentiles were stratified according to the sociodemographic influencing variables of age, sex and level of education. The DVAQ-TR had good convergent validity and distinguished the performance of healthy participants from that of participants with MCI or AD. CONCLUSIONS: The DVAQ-TR fills an important gap and has the capacity to assist clinicians and researchers in more accurately identifying acquired verb anomia, including in people with MCI or AD. WHAT THIS PAPER ADDS: What is already known on this subject Verb anomia is a frequent symptom in various neurocognitive disorders, yet it remains under-assessed in clinical settings, especially compared to noun naming. Existing tools in Turkish primarily focus on object naming and often rely on static images, which may not effectively capture action concepts. Recent studies suggest that video-based assessments provide a more ecologically valid approach to verb naming evaluation. What this study adds to existing knowledge This study presents the Turkish adaptation and validation of the DVAQ-30, a video-based verb naming test, offering culturally and linguistically appropriate normative data for Turkish-speaking adults and elderly individuals. It also demonstrates that the DVAQ-TR successfully differentiates between healthy controls and individuals with MCI or Alzheimer's disease and shows good convergent validity with the Boston Naming Test. These findings highlight the clinical utility of the DVAQ-TR in detecting verb anomia in Turkish-speaking populations. What are the clinical implications of this study? The DVAQ-TR provides clinicians with a quick, valid, and culturally sensitive tool for assessing verb anomia in adults with suspected neurocognitive impairments. It enhances diagnostic accuracy and may inform tailored language intervention strategies in individuals with MCI and Alzheimer's disease. The availability of Turkish normative data ensures accurate interpretation of test results across different age, sex, and education groups.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,302

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,337 · 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 tête enseignante, 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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Language & Communication DisordersMême sujetNeurobiology of Language and BilingualismTravaux en français237 207