Multivariate predictive model for dyslexia diagnosis

Autor: Nathalie Costet, Gérard Faucon, Jean-Emile Gombert, Régine Le Bouquin-Jeannès, Nolwenn Troles, Guylaine Le Jan, Pascal Scalart, Dominique Pichancourt
Přispěvatelé: Laboratoire Traitement du Signal et de l'Image (LTSI), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Groupe d'Etude de la Reproduction Chez l'Homme et les Mammiferes (GERHM), Centre de Recherches en Psychologie Cognition et Communication (CRPCC EA 1285), Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-MEN : EA1285-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES), Energy Efficient Computing ArchItectures with Embedded Reconfigurable Resources (CAIRN), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-ARCHITECTURE (IRISA-D3), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre hospitalier Pierre Le Damany - Lannion, Centre hospitalier de Lannion, Université de Rennes (UR)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Rok vydání: 2010
Předmět:
Male
Multivariate statistics
Multivariate analysis
Databases
Factual
media_common.quotation_subject
Logistic regression
Neuropsychological Tests
Models
Biological
behavioral disciplines and activities
050105 experimental psychology
Education
Developmental psychology
Dyslexia
03 medical and health sciences
Speech and Hearing
0302 clinical medicine
[INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing
Memory
Phonetics
Predictive Value of Tests
Reading (process)
Diagnosis
medicine
Humans
Mass Screening
Attention
0501 psychology and cognitive sciences
Child
media_common
4. Education
05 social sciences
Regression analysis
medicine.disease
Spelling
Logistic Models
Reading
Predictive model
Motor Skills
Predictive value of tests
Multivariate Analysis
Female
Psychology
[SPI.SIGNAL]Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing
psychological phenomena and processes
030217 neurology & neurosurgery
Clinical psychology
Zdroj: Annals of Dyslexia
Annals of Dyslexia, Springer Verlag, 2010, 61 (1), pp.1-20. ⟨10.1007/s11881-010-0038-5⟩
Annals of Dyslexia, 2010, 61 (1), pp.1-20. ⟨10.1007/s11881-010-0038-5⟩
ISSN: 1934-7243
0736-9387
DOI: 10.1007/s11881-010-0038-5
Popis: International audience; Dyslexia is a specific disorder of language development that mainly affects reading. Etiological researches have led to multiple hypotheses which induced various diagnosis methods and rehabilitation treatments so that many different tests are used by practitioners to identify dyslexia symptoms. Our purpose is to determine a subset of the most efficient ones by integrating them into a multivariate predictive model. A set of screening tasks that are the most commonly used and representative of the different cognitive aspects of dyslexia was proposed to 78 children from elementary school (mean age=9 years±7 months) exempt from identified reading difficulties and to 35 dyslexic children attending a specialized consultation for dyslexia. We proposed a multi-step procedure: within each category, we first selected the most representative tasks using principal component analysis and then we implemented logistic regression models on the preselected variables. Spelling and reading tasks were considered separately. The model with the best predictive performance includes eight variables from four categories of tasks and classifies correctly 94% of the children. The sensitivity (91%) and the specificity (95%) are both high. Forty minutes are necessary to complete the test.
Databáze: OpenAIRE
Externí odkaz: