Présentation de l'ECMN, l'échelle de communication fonctionnelle globales pour patients atteints de maladies neurodégénératives.
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Abstract
Présentation de l'ECMN, l'échelle de communication fonctionnelle globale pour patients atteints de maladies neurodégénératives Isabelle SIMOES LOUREIRO*, Josiane BOURGEOIS-MARCOTTE**, Laura MONETTA**, & Laurent Lefebvre* *Service de Psychologie Cognitive et Neuropsychologie, Institut des Sciences et Technologies de la Santé, Université de Mons ** Université Laval, Centre de recherche de l'Institut en Santé Mentale de Québec Correspondance : Isabelle Simoes Loureiro, Service de Psychologie Cognitive et Neuropsychologie, Université de Mons (UMONS), Place du Parc, 18, 7000, Mons. Email : isabelle.simoesloureiro@umons.ac.be Dans les pathologies neurodégénératives comme la maladie d'Alzheimer (MA), des troubles du langage peuvent s'installer progressivement et conduire à des difficultés importantes de communication. Toutefois, si certains canaux d'expression subissent un déclin précoce (e.g. l'expression verbale dans la MA), d'autres peuvent résister plus longtemps au déclin (e.g. les gestes, les postures, le contact visuel ou encore les expressions faciales dans la MA) (Schiaratura, 2008). Un enjeu majeur pour les aidants consiste dès lors à identifier les stratégies de communication les mieux adaptées au profil de chaque personne. A ce jour, il n'existe toutefois pas d'outil permettant de déterminer les capacités communicatives résiduelles des patients atteints de maladies neurodégénératives. L'objectif de notre étude est de proposer un outil rapide et écologique pour répondre à cet état de carence. Nous avons dès lors développé une échelle de communication fonctionnelle globale pour patients atteints de maladies neurodégénératives : l'ECMN. L'outil comprend deux grilles complémentaires. La première est relative à l'évaluation des compétences communicationnelles. Elle permet de tester les compétences de production, de reconnaissance et de compréhension d'actes langagiers oraux, écrits et gestuels, à des degrés de complexité variables au travers d'épreuves très courtes. La seconde grille permet une analyse qualitative de la communication verbale et non-verbale par l'hétéro-évaluation des compétences communicationnelles du patient. Le développement de l'outil a nécessité une étape de validation ayant mis en évidence de bons indices psychométriques concernant la validité de contenu (menée auprès de contenu six experts) et la validité de critère (menée auprès de six néophytes). Des données relatives à la fidélité inter-juge sont également en cours d'acquisition et seront présentées lors de la communication. En conclusion, l'ECMN est un nouvel outil répondant à un besoin clinique important. Il permet aux cliniciens de mettre en évidence le profil communicationnel de personnes atteintes de maladies neurodégénératives à un stade avancé afin d'adapter les moyens de communication.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".