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Enregistrement W4413378255 · doi:10.1101/2025.08.08.25333331

Elaboration and validation of R-LAST (Right Language Screening Test), a rapid and reliable screening tool to detect cognitive communication disorders in acute right hemisphere stroke

2025· preprint· en· W4413378255 sur OpenAlexaff
Constance Flamand‐Roze, Ryad Zerarka, Heather L. Flowers, Laura Monetta, Edwige Lescieux, Cosmin Alecu, Didier Smadja, Fernando Pico, Bruno Falissard, Nicolas Chausson

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensCentre for Research on Brain Language and MusicUniversité LavalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRight hemisphereElaborationCognitionStroke (engine)Test (biology)PsychologyAcute strokeCognitive psychologyPhysical medicine and rehabilitationMedicineNeurosciencePsychiatryHumanitiesEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The role of the right hemisphere in language use and interpretive abilities has become clearer through studies describing sequelae in patients with right hemisphere stroke (RHS). Between 50% and 78% of stroke survivors with RHS experience communication disorders, a condition recently termed “apragmatism” by a group of experts. Apragmatism can negatively impact individuals’ personal lives and overall quality of life. Objective To develop and validate a bedside cognitive and communication screening tool for features of apragmatism in prospective patients with right stroke, called the Right Language Screening Test (R-LAST), which is simple, rapid, and suitable for emergency settings. Patients and methods R-LAST consists of seven subtests and twelve items. We report its internal and external validity and inter-rater reliability. We validated the scale by prospectively administering it to 300 patients admitted to two stroke units with confirmed right stroke, as well as to 94 stabilized patients with and without cognitive-communication disorders, using the MEC B as a reference. Results Internal validity demonstrated no redundancy with a Pearson coefficient less than 0.8. The internal consistency of the 12 items was questionable, indicated by a Cronbach’s alpha of 0.62. External validation against MEC B revealed a sensitivity of 0.84 and a specificity of 0.82. Inter-rater agreement was nearly perfect (ICC 0.993). The average time needed to complete R-LAST was 3 minutes and 52 seconds. Conclusion R-LAST could enable rapid and reliable detection of apragmatism in the acute phase of stroke, which could lead to timely referrals to speech-language therapists and ensure timely rehabilitation. This comprehensively validated cognitive-communication disorders rating scale is simple and rapid, making it a useful tool for bedside evaluation of acute stroke patients in routine clinical practice. Clinical Trial Registration Unique Identifier: NCT03622606 URL: https://clinicaltrials.gov/study/NCT03622606?term=R-LAST&rank=1

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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'admission1
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