Correlation of Performance on the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and Generative Semantic Subtests of the EFA-4 (Examining for Aphasia-4) in Persons with Memory and/or Communication Difficulty
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To examine the relationship between scores on the Generative Semantic Naming Subtests of the EFA-4 and the MoCA in persons with memory and/or communication difficulty. Methods: Six adults with varying diagnoses of memory and/or communication difficulty were included. The entire Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and the four Generative Semantic Naming Subtests of the EFA-4 (Examining for Aphasia- 4) were administered. Scores were correlated using Pearson r Correlational Analyses. Results: We found strong, positive correlations between the MoCA and overall EFA-4 raw scores and also between the MoCA and each individual subtest. These correlations confirm that there is a predictable relationship in performance on these two tests. Conclusions: Strong, positive correlations in performance indicates a predictable relationship in performance on the MoCA and EFA-4. The correlations also demonstrate a relationship between lexical-semantic processing and cognitive decline. The degree or severity of dementia, as measured by MoCA scores, affects word retrieval and naming in a predictable manner.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».