Naming assessment in individuals with neurodegenerative diseases from different languages and cultures: a proposal
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is well recognized that language difficulties can emerge in the early stages of dementia. Errors in naming, word-finding difficulties, and the tip-of-the-tongue phenomenon, among others, can serve as early indicators of neurodegenerative diseases. However, the assessment of naming is not always conducted comprehensively. This issue may be partly due to the limited number of available instruments that are sensitive enough to evaluate the psycholinguistic characteristics of stimuli in detail. For example, some studies have also highlighted the impact of semantic category or low agreement on naming in clinical populations, such as in Alzheimer's disease. Additionally, in intercultural contexts, the assessment becomes even more complex, as it faces challenges such as the use of instruments that are not always appropriately adapted when applied in a language or culture different from that in which the test was originally developed. Given the need for more sensitive instruments in clinical populations with neurodegenerative diseases, and for these instruments to be interculturally relevant, the proposal aims to present a picture-naming and action-verb-naming task, originally developed in French, that is part of the i-MEL.fr protocol. This task is currently being adapted to non-regional Spanish. METHOD: The adaptation methodology considers psycholinguistic aspects such as frequency, naming agreement, and confounding factors. The task includes 72 stimuli (48 nouns - from different semantic categories, both frequent and infrequent - and 24 action-verbs, both transitive and intransitive), divided into 2 equivalent versions. To verify the relevance of the stimuli, healthy Spanish-speaking participants from five different regions took part in the study (570 for nouns and 415 for verbs). RESULT: A detailed analysis identified 61 equivalent stimuli (39 nouns and 20 verbs), while the remaining 11 (9 nouns and 2 verbs) showed differences due to frequency, naming agreement, or other confounding factors, consequently, its change is suggested. CONCLUSION: The study highlights the importance of methodological rigor in adapting neuropsychological tools across languages and cultures. This approach is crucial for advancing the early identification of difficulties and improving the understanding and diagnosis of neurodegenerative diseases, especially in intercultural contexts where linguistic and cultural differences can affect assessment accuracy.
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 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 | 0,019 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».