Investigating the usage of motion verbs in Parkinson's disease
Notice bibliographique
Résumé
Background/Purpose: This study aimed to determine the quantity of motion verbs in Parkinson’s Disease (PD) and their potential correlation with other parameters. Methods: In this study, 20 participants diagnosed with Parkinson's disease (mean age 68.45±10.5; 14 males; 6 females) were included. They were recruited at the Maltepe University Hospital, Faculty of Medicine, Department of Neurology. Montreal Cognitive Assessment (MoCA), the pear film, and animated short videos were used as data collection tools. Results: Among the participants, 60% were in the early stages of PD, and 40% were in the advanced stages, with educational backgrounds ranging from primary school to university. Statistical analysis showed no significant differences in the usage of verbs, motion verbs, and participles across PD stages, gender, or education levels (p > 0.05). Conclusion: In this study, no significant difference was found in the use of motion verbs among individuals with PD. The literature suggests that motion verb impairments in PD patients are typically attributed to deficits in executive functions, and that motor cortex atrophy does not contribute to these impairments. As a result, there remains no consensus regarding the precise nature of language deficits in Parkinson’s disease.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».