Validation of the Turkish Version of the DDQ-30: Norms and Clinical Utility for Detecting Lexical-Semantic Impairments
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study adapted the Definition-based Naming Test (DDQ-30) into Turkish (DDQ-30 TR) and assessed its psychometric properties. METHOD: The adaptation process included translation, cultural and linguistic modifications, expert review, and pilot testing. Normative data were collected from 357 cognitively healthy Turkish adults aged 50-79. Known-group discriminant validity was examined in 150 participants, including healthy controls (n = 50), individuals with mild cognitive impairment (MCI; n = 60), and Alzheimer's disease (ad; n = 40). RESULTS: DDQ-30 TR performance declined with age and improved with education. Norms were stratified by age, education, and sex. The test showed strong group validity (HC > MCI > ad) and acceptable reliability (α = 0.758). CONCLUSIONS: The DDQ-30 TR is a reliable, culturally adapted auditory naming tool that enables lexical-semantic assessment in Turkish-speaking older adults, particularly those with visual limitations. The DDQ-30 TR can be used as a supportive instrument within broader clinical screening protocols for neurocognitive disorders, especially among individuals with visual limitations.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».