Institutionen för neurovetenskap, logopedi Ordflöde i förhållande till läsförmåga hos studenter med och utan dyslexi En undersökning av FAS, djurflöde och verbflöde Zeinab Shareef Masteruppsats i logopedi 45 hp VT 2017 Handledare: Martina Hedenius, institutionen för neurovetenskap, Uppsala universitet. Per Östberg, institutionen för klinisk vetenskap, intervention och teknik, Karolinska institutet. Granskare: Anna Eva Hallin.
INNEHÅLLSFÖRTECKNING POPULÄRVETENSKAPLIG SAMMANFATTNING RAMBERÄTTELSE A. BAKGRUND OCH LITTERATURÖVERSIKT... 2 A.1. DYSLEXI... 2 A.1.1. Prevalens och definition... 2 A.1.2. Etiologi och förklaringsmodeller... 2 A.1.3. Utredning och diagnostisering... 3 A.1.4. Utredning av dyslexi hos studenter... 5 A.2. ORDFLÖDESTEST... 5 A.2.1. Underliggande kognitiva förmågor vid ordflöde... 6 A.2.2. Ordflödesförmåga vid dyslexi... 7 A.3. SYFTE OCH FRÅGESTÄLLNING... 8 B. METOD (ÖVERSIKT)... 9 B.1. DELTAGARE... 9 B.2. MATERIAL OCH PROCEDUR... 9 B.3. FÖRDELNING AV TESTRESULTAT... 11 B.4. STATISTISKA ANALYSER... 11 C. RESULTAT (ÖVERSIKT) OCH DISKUSSION... 13 C.1. ORDFLÖDESFÖRMÅGA HOS STUDENTER MED DYSLEXI... 13 C.2. VERBFLÖDE SOM UNIK PREDIKTOR AV LÄSFÖRMÅGA... 13 C.3. SLUTSATS... 14 D. REFERENSER (RAMBERÄTTELSE)... 15 ARTIKELDEL BILAGOR I. Flyer för deltagande i studie II. Information om testningen III. Intervjufrågor
POPULÄRVETENSKAPLIG SAMMANFATTNING Bakgrund och syfte. Ordflödestest undersöker en persons förmåga att generera så många ord som möjligt under en minut. Orden kan börja på en viss bokstav eller tillhöra en särskild kategori. FAS är ett vanligt ordflödestest där orden som ska genereras börjar på bokstäverna F, A och S. Exempel på kategoriska ordflödestest är djurflöde, som går ut på att säga så många djur som möjligt, samt verbflöde där instruktionen är att säga så många saker man kan göra (handlingar). Forskare har undersökt vilka mentala färdigheter som ligger till grund för ordflödesförmågan, framför allt planerande och reglerande (exekutiva) funktioner samt språklig förmåga. I forskning används ofta FAS och djurflöde för att undersöka olika delar av den språkliga förmågan. Även verbflöde har undersökts i dessa sammanhang, men inte i lika stor utsträckning. Däremot har verbflöde en större roll i forskning på planerande och reglerande funktioner hos äldre personer som har exempelvis Alzheimers eller Parkinson. Forskningen har lett till att ordflödestest används i kliniska sammanhang som en del i utredningen av dessa sjukdomar. I praktiken används även FAS och djurflöde vid utredningar av dyslexi, språkstörning och koncentrations- /hyperaktivitetssvårigheter (ADHD). Forskning har visat motstridiga resultat om vilka typer av ordflödestest som är nedsatta vid dyslexi och språkstörning, eller vilka mentala förmågor som är viktiga vid genomförande av ordflödestest. I denna studie undersöks FAS, djurflöde och verbflöde hos studenter inom högre utbildning med och utan dyslexi. Syftet är att utreda om ordflödesförmågan är nedsatt hos studenter med dyslexi. Studien undersöker om ordflöde kan bidra till att förklara spridningen i läsförmåga. Metod. I undersökningen deltog 42 studenter, varav 16 hade dyslexidiagnos och 26 kontroller utan dyslexidiagnos. Deltagarna genomförde test som undersöker läsförmåga, fonologisk förmåga, snabb benämning samt ordflöde av FAS, djur och verb. Resultat. Prestationen på ordflödesförmåga var signifikant nedsatt hos studenter med dyslexi jämfört med kontrollgruppen. En multipel regression med bakåteliminering genomfördes för att undersöka om FAS, djurflöde och verbflöde kunde förutsäga spridningen i läsförmåga när fonologisk medvetenhet och snabb benämning kontrollerades för. Regressionsanalysen visade att verbflöde, tillsammans med fonologisk medvetenhet, kunde förutsäga läsförmåga hos studenter med och utan dyslexi. Diskussion. Den nedsatta ordflödesförmågan hos studenter med dyslexi diskuteras utifrån faktorer som utbildning och andra mentala förmågor. Resultatet pekar på ett unikt samband mellan verbflöde och läsförmåga hos studenter med och utan dyslexi. De strukturer i hjärnan som aktiveras vid verbflöde är även strukturer som ligger till grund för andra mentala förmågor. Dessa mentala förmågor har även visats vara nedsatta hos personer med dyslexi. Generellt indikerar dessa nya fynd att verbflöde har en betydelse i förhållande till läsförmåga och dyslexi som behöver undersökas vidare. Resultatet diskuteras även utifrån ett kliniskt perspektiv. 1
RAMBERÄTTELSE I denna studie undersöks ordflödesförmågan hos studenter med och utan dyslexi i de tre olika ordflödestesten FAS, djurflöde och verbflöde, samt testens förmåga att predicera spridningen i läsförmåga. Studien består av två delar, en fristående artikel (se avsnitt Artikeldel ) och föreliggande ramberättelse som kan betraktas som ett komplement till artikeln. Artikeln har ett fördjupat teoretiskt angreppsätt där ordflöde undersöks i förhållande till läsförmåga, vilket bidrar till att redogöra för en del av den kognitiva profil som associeras med dyslexi. Ramberättelsen syftar till att ge ett bredare perspektiv på ordflödestestens ursprung och användningsområden, samt applicera studiens resultat i kliniska sammanhang. I forskning och kliniska sammanhang är FAS och djurflöde de test som mest frekvent används då dyslexi undersöks. Denna studie bidrar till en utredning av verbflödets betydelse eftersom den är otillräckligt studerad. Ordflödestest är praktiska då de är såväl tidseffektiva som enkla att administrera och att förstå, vilket gör det relevant att undersöka om de kan bidra med värdefull kunskap i samband med dyslexi. A. Bakgrund och litteraturöversikt A.1. Dyslexi A.1.1. Prevalens och definition Specifika lässvårigheter (dyslexi) förekommer hos ca 5 10 % hos barn i skolåldern (Shaywitz, Shaywitz, Fletcher, & Escobar., 1990; Snowling, 2013) och hos 1,2 % av studerande inom högre utbildning i Sverige enligt Milrad (2010). Siffrorna kan ofta variera i litteraturen vilket har sin grund i olika definitioner och skilda kriterier (Snowling, 2013; Elliott & Grigorenko, 2014). Dyslexi definieras generellt som specifika inlärningssvårigheter med neurobiologisk grund som visar sig i nedsatt förmåga till ordavkodning och stavning. Svårigheterna kan inte bättre förklaras av nedsatt intelligens, bristande undervisning eller koncentrationssvårigheter (Kamhi & Catts, 2012; Lyon, Fletcher, & Barnes, 2003). Svårigheterna kvarstår ofta i vuxen ålder (Elbro, Nielsen, & Petersen, 1994; Felton, Lefly & Pennington, 1991; Felton, Naylor, & Woods, 1990) med mer eller mindre utvecklade kompensatoriska strategier (Elbro & Arnbak, 1996; Olofsson, 2009; Shaywitz et al., 2003). A.1.2. Etiologi och förklaringsmodeller Dyslexi är ett tillstånd som utforskas intensivt. Att studera dyslexi är ett omfattande och pågående arbete som sträcker sig över flera discipliner. Det finns många teorier om såväl centrala som omkringliggande svårigheter som syftar till att öka förståelsen för de nedsättningar som samvarierar med, samt ger upphov till, dyslexi. Den vanligaste och mest väldokumenterade förklaringsmodellen om de centrala nedsättningarna vid dyslexi är the phonological deficit hypothesis. Den utgår från att svårigheterna med ordavkodning kan bero på underliggande nedsättningar i fonologisk bearbetningsförmåga (Bishop & Snowling 2004; Catts & Kamhi, 2005, Lyon et al., 2003; Nithart et al., 2009). Fonologisk medvetenhet, som är en del av fonologisk bearbetningsförmåga (Kamhi & Catts, 2012), kan delas in i en explicit och en implicit del. Explicit fonologisk bearbetning innebär att medvetet manipulera och reflektera över den ljudmässiga strukturen i språket, d.v.s. den förmåga som vanligen avses med begreppet fonologisk medvetenhet. Implicit fonologisk 2
bearbetning sker på en automatiserad nivå och genom framplockning av fonologiska representationer, exempelvis nonordsrepetition. Dessa forskare föreslår även att snabb automatiserad benämning, RAN, från engelskans rapid automatized naming, ska betraktas som en explicit fonologisk förmåga (Melby-Lervåg, Lyster & Hulme, 2012). Studier har dokumenterat samband mellan nedsatt läsförmåga och nedsatt RAN hos personer med dyslexi (Araujo et al., 2014; Felton, Naylor, & Woods, 1990; Georgiou, Parrila, Cui, & Papadopoulus, 2013; Vukovic, Wilson, & Nash, 2004; Willburger, Fussenegger, Moll, & Landerl, 2008; Willcutt et al., 2010; Wolff, 2014). Andra forskare föreslår däremot att dyslexi kan bero på nedsättningar i flera kognitiva förmågor (multiple cognitive deficit, Pennington, 2006; Pennington & Bishop, 2009), även icke-fonologiska förmågor. Exempelvis har man i studier funnit samband mellan nedsättningar i läsförmåga och bearbetningshastighet, från engelskans speed of processing (Catts, Gillispie, Leonard, Kail, & Miller, 2002; McGrath et al., 2011; Willcutt et al., 2010), arbetsminne och RAN, som betraktas som en icke-fonologisk förmåga (Willcutt et al., 2010). För att förstå dyslexi på en neurobiologisk grund har strukturer och funktioner i hjärnan vid dyslexi har också studerats. Detta har resulterat i teorier om orsakerna till dyslexi på en neurobiologisk nivå. Forskning på 80-talet fann att det vid dyslexi förelåg nedsatt lateralisering av förmågor i hjärnan (se Galaburda, 2006). Det hävdades att förmågor som normalt lateraliseras mer till strukturer i en av hjärnhalvorna inte gjorde det på ett förväntat sätt hos personer med dyslexi (atypical cerebral lateralisation) (Habib, 2000; Kershner, 2015; Vanderauwera et al., 2016). Forskare har även funnit att svårigheter med att automatisera motoriska och icke-motoriska förmågor samvarierar med dyslexi (Nicolson, Fawcett & Dean, 2001; Nicolson & Fawcett, 2007), vilket har förklarats av nedsättningar i lillhjärnan (se the Cerebellar Deficit Hypothesis, Fawcett & Nicolson, 2004; Nicolson, Fawcett & Dean, 2001). Studier lyfter även vikten av det fronto-striatala systemet i hjärnan, där automatiserad inlärning av sekventiell kunskap sker i det procedurella minnet (för indelning av minnesförmågorna och deras neurologiska korrelat, se Squire, 2004). Forskning har visat att det kan förekomma en nedsättning i de frontostriatala strukturerna och den implicita (omedvetna) inlärningsförmågan vid dyslexi (Hancock, Richlan & Hoeft, 2016; Howard, Howard, Japikse & Eden, 2006; Laasonen et al., 2013; Lum, Ullman & Conti-Ramsden, 2013; Nicolson & Fawcett, 2007). Ullman och Pierpoint (2005) föreslår, enligt the Procedural Deficit Hypothesis, att en del av nedsättningarna i språkliga och icke-språkliga funktioner som förekommer vid dyslexi skulle kunna förklaras av en nedsättning i det procedurella minnet. Utöver det omfattande arbetet för att skapa teoretisk förståelse av dyslexi, ligger en stor del av forskningen även till grund för det kliniska arbetet med dyslexi. Dessa undersökningar har syftat till att utreda och stötta individer med lässvårigheter/dyslexi på ett optimalt sätt. A.1.3. Utredning och diagnostisering När lässvårigheter upptäcks hos barn i tidig ålder är skolväsendet i Sverige ålagt att vidta åtgärder, t.ex. att erbjuda strukturerad lästräning, extra stöd och arbete i mindre grupper. En utredning kan bli aktuell när barnen har fortsatta svårigheter med avkodning trots dessa insatser. Utredningen kan genomföras av exempelvis en logoped eller en specialpedagog och syftar till att kartlägga lässvårigheterna och de nedsättningar som orsakar svårigheterna. Det är önskvärt att utredningen leder till individanpassad hjälp och 3
stöd så att barnet klarar skolgången. Vid diagnostisering av dyslexi hos barn används ofta testbatterier för att utreda vilka svårigheter som föreligger samt vad de beror på. Områden där svårigheter vanligen förekommer vid dyslexi, och rekommenderas ingå i en utredning, är fonologisk och ortografisk ordavkodning, stavning och fonologisk medvetenhet. Även andra färdigheter som arbetsminne, läsförståelse och språklig förmåga undersöks i syfte att kartlägga och skapa bredare förståelse för barnets lässvårigheter (Elliott & Grigorenko, 2014; Høien & Lundberg, 2013; Johnsen, 2010; SBU, 2014; Svenska Dyslexiföreningen, 2012). Den kognitiva profilen hos personer med dyslexi kan förändras med åldern, så att vissa kognitiva förmågor förbättras medan andra förblir nedsatta. Vid dyslexiutredningar är det då av vikt att ha kunskap om hur dessa förmågor utvecklas. Hos vuxna och ungdomar med dyslexi har forskning visat att ordavkodningsförmågan kan utvecklas och nå en god nivå (Lefly & Pennington, 1991; Maughan et al., 2009) medan det ofta finns kvarstående svårigheter med läsflyt (Lefly & Pennington, 1991; Shaywitz et al., 2003; Tunmer & Greaney, 2010) och stavning (Maughan et al., 2009). Att läsa flytande innebär att en text läses snabbt och korrekt med bibehållen förståelse (National Reading Panel, 2000). Tidsaspekten blir därför en viktig faktor att mäta, utöver avkodning på ordnivå, hos vuxna med dyslexi som har läsvana (Tunmer & Greaney, 2010). En del studier har funnit att vuxna med dyslexi med god avkodningsförmåga har intakt läsförståelse jämfört med vuxna utan dyslexi (Shaywits et al., 2003). Ransby och Swanson (2003) hävdar att adekvat läsförståelse i vuxen ålder inte nödvändigtvis beror på förbättrad avkodningsförmåga. Ransby och Swanson (2003) lyfter istället vikten av intakt språkförståelse och stort ordförråd för kompensering (se även Shaywitz et al., 2003). Forskning har vidare visat att vuxna med dyslexi klarar att genomföra uppgifter i explicit fonologisk medvetenhet när kraven på det verbala arbetsminnet är låga. Detta förklaras av att läsvana påverkar explicit fonologisk förmåga. Dessa uppgifter inkluderar exempelvis fonemidentifiering (att avgöra om ett fonem finns i ett ord) och fonemsegmentering. Däremot förefaller det vara fortsatt svårt med komplexa uppgifter i explicit fonologisk medvetenhet som ställer högre krav på arbetsminnet, exempelvis fonemdeletion och metateser av fonem. Eftersom uppgifter i explicit fonologisk medvetenhet blir mindre utslagsgivande, och får mindre diagnostisk relevans hos vuxna med läsvana, är det av större vikt att undersöka den implicita fonologiska förmågan, t.ex. uppgifter som RAN och nonordsrepetition (se Bishop & Snowling, 2004; Furnes & Samuelsson, 2011). Även om forskning visar på övergripande skillnader i avkodning och stavning hos vuxna med och utan dyslexi på gruppnivå, kan det vara svårt att dra slutsatser om att sätta en diagnos baserat enbart på en individs resultat på dessa test. De kognitiva profilerna vid dyslexi är individuella och kan variera hos varje enskild person. Studier har visat att en del kan kompensera för sina svårigheter genom t.ex. högre intelligens, redan som barn (Bruck, 1992; Shaywitz et al., 2003; Snowling, 2000), eller en god förmåga i språk och arbetsminne (van Viersen et al., 2014). Följaktligen ökar vikten av att utreda och kartlägga svårigheterna på ett effektivt sätt genom relevanta och reliabla undersökningsmetoder. Hos en del kan svårigheterna vara lindrigare i lägre åldrar, vilket leder till att deras svårigheter förblir oupptäckta. Svårigheterna kan bli mer märkbara ju mer kraven ökar med åldern, särskilt om personerna upplever att de hamnar efter i förhållande till jämnåriga. Detta kan i sin tur föranleda önskemål om att genomgå en dyslexiutredning vid studier på högre nivåer. 4
A.1.4. Utredning av dyslexi hos studenter Det är inte klarlagt vilka tester som har bäst diagnostisk träffsäkerhet vid utredning av dyslexi hos universitets- eller högskolestuderande. En del forskare hävdar att det inte behövs ett stort och omfattande testbatteri för att diagnostisera dyslexi hos studenter inom högre utbildning. Enligt Tops et al (2012) kan det räcka att utföra tre test för att diskriminera vilka som tillsammans hade dyslexi. De tre testen som hade en träffsäkerhet på 90,7 % var: ortografisk ordavkodning, fonologisk medvetenhet och stavning av nonsensord. Testens sensitivitet och specificitet undersöktes även. Sensitivitet är förmågan att korrekt urskilja personer med dyslexi i dyslexigruppen, och specificitet är förmågan att utesluta personer utan dyslexi i kontrollgruppen. Testen hade tillsammans en sensitivitet på 97 % en specificitet på 87 %. En annan studie kom fram till att de fyra test som hade starkast diskriminativ förmåga med 95,9 % träffsäkerhet var: stavning, fonologisk ordavkodning, verbalt korttidsminne och skrivhastighet (Hatcher et al., 2002). Dessa fyra test hade sammantaget en sensitivitet på 95,7 % och specificitet på 96 %. Vid utredning av vuxna personer är det viktigt att ha i åtanke att vuxna kan ha förutsättningar att utveckla kompensatoriska strategier (Elbro & Arnbak, 1996; Olofsson, 2009; Shaywitz et al., 2003). För att förbättra den diagnostiska träffsäkerheten är det önskvärt att de mätmetoder som används är mer komplexa och noggranna. Exempelvis är det viktigt att test inte bara undersöker förmågor som är förvärvade alternativt som går att träna upp eller kompensera för, som ordförråd eller läsförmåga. Det är också av vikt att undersöka de kognitiva förmågor som inte påverkas av kompensation eller utbildningsnivå, som implicit fonologisk bearbetning och lexikal åtkomst, det vill säga förmågan att hitta ord i det mentala lexikonet (Indefrey & Levelt, 2000). Förmågan till lexikal åtkomst kan fångas upp av bland annat ordflödestest. A.2. Ordflödestest Ordflödestest går ut på att fritt generera så många ord som möjligt under en begränsad tid, oftast en minut. Orden kan börja på en viss bokstav, så kallat fonologiskt ordflöde, exempelvis F, A och S, och kan undersökas med testet FAS. Orden kan även tillhöra en kategori, så kallat kategoriskt ordflöde, exempelvis inom ordklassen substantiv eller verb. Vanliga kategorier för substantiv är djur eller mat, i denna studie används djurflöde. Inom kategorin verb ska personen ange så många saker som möjligt som man kan göra, det vill säga verbflöde (se Tallberg, Ivachova, Tinghag, och Östberg, 2008). Det finns olika typer av ordflödestest, och historiskt sett var det första ordflödestestet the Thurstone Word Fluency Test (Spreen & Risser, 2003). Det utvecklades 1938 av Thurstone och ansågs vara en egen typ av intelligens. Thurstone studerade mänsklig intelligens hos skolbarn som fick genomföra flera kognitiva test. Resultaten på dessa test faktoranalyserades och faktorerna antogs avspegla olika mentala förmågor. Thurstone (1938) föreslog att människan kan vara intelligent på olika sätt, snarare än att en övergripande mental förmåga låg bakom människans intelligens. Utifrån resultatet på faktoranalyserna kom han fram till sammanlagt sju primära mentala förmågor, PMA, från engelskans primary mental abilities. PMA grundade sig i grundläggande kognitiva processer som rör perception, spatiala visualiseringar, matematik och associativt minne. Ordflödesförmåga ansågs vara en egen typ av PMA och i Thurstones studie undersöktes det genom att deltagarna skulle skriva ner alla ord de kom på under en begränsad tid (Thurstone, 1938; Thurstone & Thurstone, 1941). Ordflödestestet har senare genomförts 5
med mestadels muntliga svar, det vill säga verbalt ordflödestest. Den typen av test kallas vanligtvis för Controlled Oral Word Association Test (COWAT) och används idag i olika testbatterier för undersökning av kognitiva förmågor (Lezak, Howieson,, Bigler, & Tranel, 2012). I denna studie används verbala ordflödestest. Verbalt ordflöde ställer krav på samspelet mellan en rad kognitiva förmågor och olika ordflödestest har visat sig aktivera såväl överlappande som specifika områden i hjärnan. Resultatet på testen påverkas även av faktorer som utbildningsnivå, ålder och intelligensnivå hos typiskt utvecklade personer (Tallberg et al., 2008). Forskning har även visat att flerspråkighet kan påverka ordflödesförmågan. Flerspråkiga personers prestation på FAS liknar enspråkigas prestation, medan prestationen på djurflöde är jämförelsevis lägre (Portoccarrero, Burright & Donovick, 2007). Ordflödestesten används i såväl forskning som kliniska sammanhang för utredning av exekutiva funktioner (Shao, Janse, Visser & Meyer, 2014, Mcdowd et al., 2011) och verbal/språklig förmåga (Lezak et al, 2012). Testen ingår ofta vid utredningar av afasi där olika delar av hjärnan kan vara påverkade (Boston Diagnostic Aphasia Examination, Goodglass, Barresi, & Kaplan, 1983; Western Aphasia Battery, Kertesz, 1982). Ordflöde kan vara nedsatt hos patientgrupper med skador i frontalloben (Ardila, Ostrosky-Solís, & Bernal, 2006; Audenaert et al., 2000), temporalloben eller striatum (se Tombaugh, Kozak & Rees, 1999). Forskning har funnit att personer med skador i dessa områden har nedsatt ordflödesförmåga, exempelvis vid HIV-infektion (Iudicello, Woods, Parsons, & Moran, 2007; Woods, Morgan, Dawson, & Grant, 2006), Huntingtons (Azambuja, Haddad, Radanovic, Barbosa, & Mansur, 2007; Rosser & Hodges, 1994), Parkinsons (McDowd et al., 2011; Signorini & Volpato, 2006) och Alzheimers sjukdom (McDowd et al., 2011; Rosser & Hodges, 1994). Ordflödesförmågan kan även vara nedsatt hos personer med ADHD (från engelskans attention deficit hyperactivity disorder) och dyslexi (Cohen, Morgan, Vaughn, Riccio & Hall, 1999) och schizofreni (Crawford, Obonsawin, & Bremner, 1993). De vanligaste ordflödestesten som förekommer i forskningssammanhang är djurflöde och FAS (Davis et al., 2010). A.2.1. Underliggande kognitiva förmågor vid ordflöde De exekutiva funktioner som det ställs krav på vid genomförande av ordflödestest är bland annat processhastighet, inhibitionsförmåga (McDowd et al., 2011) och arbetsminne (Shao et al., 2014). När deltagare producerar ord under testförfarandet förekommer orden ofta i underkategorier, eller kluster ( clusters ), där semantiskt eller fonologiskt lika ord produceras i anslutning till varandra. Dessa kluster följs av snabba växlingar ( shifts ) till nya grupper av ord. Att systematiskt producera orden i kluster antas involvera lexikal åtkomst och därmed aktivitet i temporalloben, medan växlingarna antas ställa krav på frontallobsprocesserna strategisk sökning och kognitiv flexibilitet (Troyer, Moscovitch & Winocur, 1997). Den strategiska och effektiva framplockningen av ord ur minnet, som aktiverar frontala regioner, har visat sig förekomma oavsett typ av ordflöde (Audenaert et al., 2000; Baldo, Scwartz, Wilkins, & Dronkers, 2006; Baldo & Shimamura, 1998). De olika typerna av ordflödestest aktiverar inte enbart gemensamma områden i hjärnan. Aktivitet förekommer även i specifika hjärnområden, där frontala områden i större grad ligger till grund för FAS, medan temporala strukturer aktiveras vid djurflöde (Baldo et al., 2006; Mummery, Patterson, Hogdes, & Wise, 1996) och fronto-striatala strukturer vid verbflöde (Piatt, Fields, Paolo, & Tröster, 1999; 2004). I en studie fann McDowd et al (2012) att bearbetningshastighet (från engelskans speed of processing) var den främsta 6
prediktorn för FAS, djurflöde och verbflöde. Däremot lyfter författarna att de fann att personer med Parkinsons sjukdom, och därmed fronto-striatal påverkan, hade relativt mer nedsatt verbflöde jämfört med FAS och djurflöde. Piatt, Fields, Paolo och Tröster (1999) hävdade vidare att verbflöde kan användas som ett mått på aspekter av exekutiv förmåga som inte kan mätas av andra traditionella uppgifter som mäter exekutiv förmåga. Det ska understrykas att dessa fynd är baserade på äldre personer med förvärvade sjukdomar där tidigare språklig förmåga är okänd. Däremot finns även normaldata från friska äldre personer (Piatt et al., 2004) och vuxna i olika åldrar utan neurologiska sjukdomar (Tallberg et al., 2008). De verbala förmågor som är viktiga för ordflödesförmågan är lexikal åtkomst (Shao et al., 2014) samt ordförrådets storlek och organisation (Ardila et al., 2006). Lexikal åtkomst antas ske i de temporala delarna av hjärnan (Indefrey & Levelt, 2000) och har visat sig påverka resultatet på djurflöde i större utsträckning än FAS (Shao et al., 2014). Verbflöde förlitar sig däremot mindre på de temporala områdena och lexikalt processande jämfört med djurflöde och FAS (Piatt, Fields, Paolo, Koller, & Tröster, 1999). Fonologisk medvetenhet har även studerats i förhållande till ordflöde. Barn med ordmobiliseringssvårigheter och nedsatt läsförståelse hade relativt mer nedsatt djurflöde än rimflöde (ordflöde av rimord). Barnen hade god fonologisk medvetenhet, avkodning och satsförståelse (Messer & Dockrell, 2013). Författarna hävdade att intakt fonologisk medvetenhet hos barn med ordmobiliseringssvårigheter inte verkade kunna stötta rimflödesförmågan, en ordflödesuppgift som ställer krav på fonologisk bearbetning. A.2.2. Ordflödesförmåga vid dyslexi Ordflödesförmågan har studerats hos individer med t.ex. språkstörning eller dyslexi. Hos barn med dyslexi är FAS relativt mer nedsatt än djurflöde (Frith Landerl, & Frith, 1995; Lipowska, Bogdanowicz & Bulinski, 2008). Detta resultat skiljer sig något från en studie av Cohen et al (1999). Cohen med kollegor gjorde skillnad på dyslexi med auditivt lingvistisk grund ( language disorder/dysphonetic dyslexia ) och dyslexi med visuospatial grund ( visual-spatial/dyseidetic dyslexia ). I deras studie hade 6 av 7 av barnen med dyslexi med visuo-spatial grund inte nedsatt resultat på FAS jämfört med en kontrollgrupp. Däremot är antalet deltagare i denna studie få och de olika dyslexigrupperna delades in efter förmågor som vanligtvis inte inkluderas i de mest vedertagna kriterierna för dyslexidiagnos (Lyon et al., 2003). Att inkludera barn i dyslexigruppen som även har språkliga svårigheter kan påverka barnens prestation och därmed resultaten i studien (se Bishop & Snowling, 2004). Studier som undersöker ordflöde hos vuxna och studenter med dyslexi är inte helt konsekventa. Forskning har visat att vid dyslexi är FAS mer nedsatt än djurflöde jämfört med en kontrollgrupp (Brosnan et al., 2002; Hatcher, Snowling, & Griffiths, 2002). I en studie av Smith-Spark, Henry, Messer, and Zięcik (2017) undersöktes djurflöde och FAS hos vuxna med och utan dyslexi. Studien visade att prestationen på FAS, men inte djurflöde, kunde predicera dyslexi. Forskarna hävdade att svårigheterna med fonologisk bearbetning skulle kunna förklara nedsatt ordflödesförmåga hos vuxna med dyslexi. De fann även svårigheter med växlingar under genomförandet av FAS, där växlingar antas ställa krav de exekutiva funktionerna strategisk sökning och kognitiv flexibilitet (Troyer et al., 1997). Forskarna lyfte därför att svårigheter i exekutiva funktioner inte kunde uteslutas som förklarande faktor till nedsatt förmåga i FAS. Däremot fann de inte att växlingar under genomförandet av djurflöde kunde predicera dyslexi. 7
Forskning har även visat det omvända resultatet, att djurflöde är mer nedsatt hos studenter med dyslexi jämfört med en kontrollgrupp (Tillema, 2015). Annan forskning har hävdat att båda ordflödestesten är nedsatta å ena sidan (Snowling, Nation, Moxham, Gallagher, & Frith, 1997) eller att det inte föreligger en nedsättning i ordflödesförmågan å andra sidan (Mielnik, Lockiewicz & Bogdanowicz, 2015). Större delen av de nämnda studierna har fokuserat på antal producerade ord vid fonologiskt ordflöde (FAS, rimord) eller kategoriskt ordflöde av substantiv (djur, mat). Det finns få, eller inga, studier som undersöker sambandet mellan verbflöde och dyslexi samt hur verbflöde förhåller sig läsförmåga (avkodning och läsflyt). Detta trots att generering av verb ( saker man kan göra ) aktiverar bland annat fronto-striatala områden, vilka föreslagits vara påverkade hos personer med dyslexi (Hancock, Richlan & Hoeft, 2016; Howard, Howard, Japikse & Eden, 2006). Vidare har verbflöde, till skillnad från FAS och djurflöde, föreslagits vara ett separat mått på exekutiv förmåga som inte kan mätas med traditionella test av exekutiva förmågor (Piatt, Fields, Paolo, & Tröster, 1999). Resultaten i denna studie förväntas visa att studenter med dyslexi har nedsatt förmåga på FAS jämfört med djurflöde, vilket skulle gå i linje med de vanligaste resultaten i tidigare studier på ordflöde vid dyslexi. Baserat på de gemensamma kopplingarna till det frontostriatala nätverket vid dyslexi och verbflöde, kan även verbflöde antas vara nedsatt hos personer med dyslexi. Jämfört med FAS, som antas involvera flera exekutiva funktioner, föreslås verbflöde vara ett separat mått på exekutiv förmåga. Om verbflöde skulle vara nedsatt hos personer med dyslexi skulle det följaktligen kunna vara ett användbart test vid dyslexiutredningar. Tidigare studier har inte undersökt hur ordflöde förhåller sig till läsförmåga hos personer med dyslexi. Mot bakgrund av detta är det av intresse att undersöka om FAS, djurflöde och verbflöde är nedsatta hos studenter med dyslexi, samt i vilken mån testen kan bidra till att predicera spridningen i läsförmåga hos studenter inom högre utbildning. A.3. Syfte och frågeställning Syftet med denna studie är att undersöka FAS, djurflöde och verbflöde hos studerande inom högre utbildning med och utan dyslexi. Syftet är att utreda om ordflödesförmågan är nedsatt hos studenter med dyslexi. Studien undersöker också huruvida ordflöde kan bidra till att predicera spridningen läsförmåga (avkodning och läsflyt) utöver de karaktäristiska svårigheterna med fonologisk medvetenhet och snabb benämning (RAN) vid dyslexi. I studien undersöks också om resultaten på ordflödestesten är korrelerade med varandra. Studien bidrar till att utöka den teoretiska och kliniska kunskapen kring ordflödestestens användningsområde vid dyslexi samt hur FAS, djurflöde och verbflöde förhåller sig till läsförmåga, vilket inte undersökts tidigare. 1. Är FAS, djurflöde och verbflöde nedsatt hos studenter med dyslexi jämfört med en kontrollgrupp studenter utan dyslexi? 2. Korrelerar resultaten på testen FAS, djurflöde och verbflöde med varandra? 3. Bidrar resultaten på ordflödestesten till att predicera spridningen i läsförmåga, utöver fonologisk medvetenhet och RAN? 8
B. Metod (översikt) B.1. Deltagare Deltagarna i studien bestod av 42 universitetsstuderande. En grupp bestod av studenter med diagnostiserad dyslexi (DD-gruppen, från engelskans developmental dyslexia, n=16) och en kontrollgrupp med studenter utan dyslexi med självskattad typisk läsförmåga (TDgruppen, från engelskans typical development, n=26). Ytterligare två deltagare deltog, varav den enas resultat uteslöts på grund av flerspråkighet (TD-gruppen) och den andra deltagaren avbröt sitt deltagande efter dag ett (DD-gruppen). För att delta i studien fick deltagarna själva anmäla intresse efter att de tagit del av kortfattad information om vad testningen gick ut på. Deltagarna fick två biobiljetter efter avslutad testning. Information om studien spreds genom affischering på universitetscampus och sociala medier. Deltagarna rekryterades som en del i ett större projekt om minnesfunktioner vid dyslexi (Hällgren & Shareef, 2015; Pierre & Toreheim, 2014). Samtliga deltagare skulle studera på universitet, vara 18-40 år, ha enbart svenska som modersmål och inte ha någon neurologisk, psykiatrisk eller neuropsykiatrisk diagnos. Utöver det skulle deltagarna i DD-gruppen ha diagnostiserad dyslexi. Grupperna skiljde sig inte signifikant åt avseende kön, ålder, antal terminer av högre utbildning eller icke-verbalt IQ (PIQ, från performance IQ). B.2. Material och procedur Ortografisk och fonologisk ordavkodning. Ordavkodning undersöktes med Olofssons test (1994). Deltestet Vilket låter rätt? undersöker fonologisk ordavkodningsförmåga där deltagaren bedömer vilket av tre-fyra nonsensord som låter som ett riktigt ord. Maxpoängen var 80. Ortografisk avkodning bedömdes med deltestet Vilket är rätt? där deltagaren väljer det ord av två som är rättstavat, båda orden har olika stavning men samma fonologiska uttal. Maxpoängen var 120. Testen bestod av ordlistor i pappersformat. Deltagarna fick muntliga instruktioner och var begränsade till två minuter på varje deltest. Resultaten beräknades i antal rätt. Snabb benämning (från engelskans riapid automatized naming, RAN). Snabb benämning undersöktes med testet A Quick Test of Cognitive Speed (AQT). Testet består av de tre deltesten AQT färg, AQT form samt AQT färg-form, men endast tidsåtgången på AQTfärg-form användes som ett mått på RAN enligt manualen (Wiig, Nielsen, Minthon, & Warkentin, 2002). AQT färg-form innehåller 40 figurer där deltagarna ska benämna färgen och formen på geometriska figurer (triangel, cirkel, rektangel/streck, kvadrat) i fyra basfärger (röd, blå, gul, svart). Deltagarnas svar spelades in. Resultatet beräknades i tidsåtgång (sek) där tiden startade då deltagarna började benämna. Verbalt korttidsminne (repetition av nonsensord). Deltagarna lyssnade på och upprepade 24 inspelade ord som ökade i svårighetsgrad (Wass, Ibertsson, Sahlén, Lyxell, Hällgren, & Larsby, 2005). Orden var uppdelade i tre grupper som bestod av ord utan konsonantkluster, ord med konsonantkluster enligt svensk fonemföljd samt ord som strider mot svensk konsonantföljd. Orden innehöll sammanlagt 120 konsonanter och spelades upp endast en gång. Deltagarnas svar spelades in. Poäng erhölls då konsonanterna återgavs i korrekt följd. På grund av tekniska fel föll två DD-deltagares resultat bort. 9
Fonologisk medvetenhet (Paulin). Paulins test av fonologisk medvetenhet (reviderad version, Andersson & Berggren, 2013; Berggren, 2013; Paulin, 1997) består av fem deltest (deletion av enstaka fonem, deletion av fonemsekvens, omvända ljudsekvenser i ord, omvända ljudsekvenser i nonsensord, spoonerismer). Två poäng erhölls då deltagaren gav rätt svar inom tio sekunder samt ett poäng för svar mellan tio och 20 sekunder. Maxpoängen var 50. Felsvar eller svar efter 20 sekunder motsvarade noll poäng. Deltagarna fick muntliga instruktioner inför varje deltest. En felkälla uppstod då två (av fyra) testledare gav feedback till deltagarna när deltagarna svarade fel (felkällan är jämnt fördelad över deltagare inom TD- och DD-gruppen). Läsflyt. Testet DLS läshastighet (åk 7 första gymnasieåret) användes för att undersöka deltagarnas förmåga att läsa en text snabbt med bevarad förståelse (Järpsten, 2002). Testet bestod av en sammanhängande text med 36 utspridda uppgifter i form av luckor där ett ord saknas. I varje lucka föreslås tre ord där endast ett passar i sammanhanget och ska markeras. Testtiden var fyra minuter och instruktionerna gavs muntligt. Resultatet beräknades i antal rätt. Ordflöde fonologiskt (FAS) och kategoriskt (djur och verb). Deltagarna fick genomföra tre ordflödestest då de instruerades att producera så många ord som möjligt under en minut för respektive bokstav och kategori. Instruktionerna gavs muntligt inför varje ordflödestest för att säkerställa att deltagarna fick samma information. För det fonologiska ordflödestestet (FAS) var instruktionen att de skulle ange så många ord som möjligt som börjar på en viss bokstav och tiden startade när de fick höra bokstaven. Trots att testet undersöker grafemiskt ordflöde kommer det att benämnas som fonologiskt ordflöde. För kategoriskt ordflöde av djur (djurflöde) informerades de om att de skulle uppge så många ord som möjligt som hör till en viss kategori. När de fick höra kategorin startade tidtagaruret. För kategoriskt ordflöde av verb (verbflöde) fick deltagarna under instruktionsfasen veta att de skulle uppge så många saker som möjligt som man kan göra, med ett förtydligande om att det gällde verb. Tidtagaruret startade när deltagaren uppmanades att börja. Deltagarna fick inte poäng för namn på städer eller personer, upprepade ord eller ord med samma stam (t.ex. endast lampa är poänggrundande om deltagaren uppger både lampa och lampskärm ). Deltagarnas responser spelades in. Poäng anges i antal angivna ord för djur, verb samt det totala antalet ord för F, A och S. Performance IQ (PIQ). För att undersöka icke-verbal slutledning (PIQ) användes SPM+ (Raven s Standard Progressive Matrices Plus Version, Raven, 2000). Testet består av fem delar med ökande svårighetsgrad med tolv uppgifter i varje del. Uppgifterna utgörs av mönsterserier där en del av mönstret saknas och ska kompletteras med ett av de 6-8 svarsalternativ som anges. Instruktionerna gavs muntligt i reviderad form utifrån den svenska översättningen gjord av Jerremalm & Mortiz (2009) som är baserad på den engelska manualen (Raven, 1998). Poäng erhölls för rätt svar och resultatet angavs i standardpoäng enligt manualen. Testningen var fördelad på 2 dagar och genomfördes i ett tyst rum där endast deltagaren och en av testledarna (författare och kollegor) befann sig. Dag 1 inleddes med en kort intervju och minnestestning, följt av testning av ortografisk och fonologisk avkodning, RAN, nonordsrepetition och fonologisk bearbetning. Dag 2 inleddes med en kortare intervju och minnestestning som följdes av test av läsflyt, ordflöde och PIQ. Resultaten på minnestesten rapporterades och analyserades separat (Hällgren & Shareef, 2015; Pierre & Toreheim, 2014). 10
B.3. Fördelning av testresultat Deltagarnas resultat på testen för ortografisk och fonologisk ordavkodning, läsflyt, samlat mått på läsförmåga (se avsnitt B.4. Statistiska analyser), fonologisk medvetenhet samt RAN granskades på individnivå. Fördelningen av testresultaten redogörs för i deskriptivt syfte. Eftersom testbatteriet inte är normerat för den aktuella åldersgruppen beräknades resultaten i standardpoäng (z-poäng). Standardpoängen har ett medelvärde på 0 och en standardavvikelse på 1, där ett positivt värde innebär att deltagarens resultat är bättre än medelvärdet (förutom på RAN, där ett positivt z innebär längre tidsåtgång och större svårigheter). Initialt analyserades huruvida deltagarnas läsförmåga avvek från medelvärdet (z=0) utifrån resultatet på det samlade läsmåttet. I TD-gruppen hade 22 av 26 deltagare ett resultat över 0, resterande fyra deltagare (15 %) låg mellan -0,50 och -0,03 z. Omvänt gällde i DD-gruppen då 15 av 16 deltagare fick ett resultat under 0 på läsförmåga, varav 12 av dessa fick ett resultat under -0,70 z. En av 16 deltagare (6 %) i dyslexigruppen hade ett resultat över 0, närmare bestämt 0,30 z. En närmare analys av deltagarna som avvek från medelvärdet på läsförmåga i förhållande till sin grupp visar att deltagarna hade olika resultat på de enskilda lästesten (läsflyt, ortografisk och fonologisk ordavkodning), fonologisk medvetenhet samt RAN. Deltagaren från DD-gruppen som hade ett resultat över 0 (0,30 z) på läsförmåga hade något bättre än medel på ortografisk avkodning (0,30 z) och läshastighet (0,71 z), men klart sämre än medel på fonologisk ordavkodning (-1,00 z) och fonologisk bearbetningsförmåga (-2,10 z) samt längre tidsåtgång på RAN (0,70 z). En av de fyra deltagare i TD-gruppen som hade resultat sämre än medelvärdet på samlat läsmått presterade sämre än medel på samtliga lästest, fonologisk medvetenhet och RAN. Deltagaren uppgav i den inledande intervjun ha historia av lässvårigheter i grundskoleåldern. De övriga tre TD-deltagarna hade resultat sämre än medel på läshastighet (mellan -0,20 z och -1,00 z), ortografisk avkodning (mellan -0,10 z och -0,50 z) och RAN (mellan 0,03 z och 0,70 z) samt att två av dessa presterade sämre än medelvärdet på fonologisk medvetenhet (mellan -0,90 z och -0,10 z). Däremot hade de tre deltagarna resultat som var bättre än medelvärdet på fonologisk avkodning (mellan 0,70 z och 2,00 z). B.4. Statistiska analyser Samlat mått för läsförmåga. I syfte att reducera datamängden beräknades ett samlat mått för läsförmåga för testen ortografisk och fonologisk ordavkodning samt läsflyt. Resultaten på testen beräknades om till standardpoäng (z-värden) och det samlade måttet för läsförmåga utgjordes av medelvärdet på z-värdena för varje deltagare. I syfte att undersöka i vilken utsträckning lästesten mätte samma förmågor genomfördes två kontrollanalyser: korrelationsanalys och faktoranalys. Korrelationsanalyserna visade på signifikanta samband mellan testen (fonologisk avkodning ortografisk avkodning r=0,39, p<0,01; fonologisk avkodning läsflyt r=0,43, p<0,01; ortografisk avkodning läsflyt r=0,69, p<0,001). Faktoranalysen visade att de enskilda lästesten tillsammans kunde bidra till en gemensam faktor med en förklarad varians på 67 %. Normalfördelning. Shapiro-Wilks test (Shapiro & Wilk, 1965) användes för att undersöka normalfördelningen hos testen för FAS, djurflöde, verbflöde, läsflyt, ortografisk och 11
fonologisk ordavkodning, fonologisk bearbetningsförmåga samt RAN. En avvikelse från normalfördelningen noterades vid Paulins test av fonologisk medvetenhet (p<0,001), där det förelåg en stark negativ snedfördelning som tydde på förekomst av en takeffekt hos TD-gruppen. Övriga test avvek inte från normalfördelningen. Frågeställning 1. För att undersöka om grupperna skiljde sig åt avseende FAS, djurflöde och verbflöde, samt svara på den första frågeställningen, användes ett tvåsidigt oberoende t-test. Effektstorleken beräknades med Cohen s d där d=0,20 bedöms som liten effektstyrka, d=0,50 som medel och d=0,80 som stor (Cohen, 1992). Frågeställning 2. Korrelationerna FAS djurflöde, FAS verbflöde samt djurflöde verbflöde undersöktes med Pearsons korrelationsanalys (r). Frågeställning 3. För att undersöka ordflödestestens förmåga att predicera spridningen i läsförmåga användes en multipel linjär regressionsanalys med metoden bakåteliminering (från engelskans backward elimination). I bakåtelimineringsregressionen var den oberoende variabeln det samlade måttet för läsförmåga, och de predicerande variablerna var de tre ordflödestesten (FAS, djur, verb), fonologisk medvetenhet och RAN. Med bakåtelimineringsmetoden påbörjas regressionen med att innefatta samtliga prediktorer i modellen i första steget. Sedan elimineras prediktorer stegvis vars förlust ger den minsta signifikanta förändringen i modellens förklarande förmåga. De prediktorer som har högre p-värde än 0,10 elimineras i varje steg, regressionen har alltså en α-nivå på 0.10. Detta innebär att de prediktorerna som kvarstår har bäst unik predicerande förmåga för spridningen i läsförmåga. Regressionerna kompletterades med att undersöka korrelationen mellan läsförmåga och varje enskilt ordflödestest. Multipla linjära regressionsanalyser bygger på vissa antaganden/förutsättningar. För att undersöka om föreliggande studies data mötte dessa antaganden utfördes ett antal statistiska analyser och kontroller. Förutsättningarna är att sambandet mellan variablerna är linjärt, att observationerna är oberoende av varandra samt att residualerna är normalfördelade och har konstant varians. Residualerna är avståndet från de faktiska observerade värdena till regressionslinjen (vilken utgörs av de skattade/predicerade standardiserade värdena). Med hjälp av grafer som histogram, scatterplots och P-P plots (eller sannolikhetsplots, en grafisk jämförelse mellan den skattade och den sanna fördelningen) kan såväl residualernas normalfördelning och varians som linjäritet av data undersökas. Det undersöktes även om det förekom outliers (extremvärden) eller multikollinearitet (huruvida de oberoende variablerna korrelerade med varandra, vilket kontrolleras med värdena på variance inflation factor, VIF, och tolerance). De ovan nämnda statistiska analyserna och granskning av grafer visade att data mötte samtliga antaganden. 12
C. Resultat (översikt) och diskussion Det övergripande syftet med detta arbete var att undersöka ordflödestesten FAS, djur och verb hos studenter med och utan dyslexi. Syftet var också att undersöka i vilken utsträckning ordflöde kunde förutsäga spridningen i läsförmåga (avkodning och läsflyt) utöver de karaktäristiska svårigheterna fonologisk medvetenhet och RAN. C.1. Ordflödesförmåga hos studenter med dyslexi För att undersöka om ordflödesförmågan var nedsatt hos studenter med dyslexi (DD) jämfört med studenter utan dyslexi (TD) genomfördes tvåsidiga oberoende t-test. Resultaten visade att studenterna i DD-gruppen hade signifikant nedsatt prestation på ordflöde (verbflöde: p=0,004, d =0,93, FAS: p=0,003, d = 1,02, djurflöde: p=0,02, d = 0,80). Resultatet går i linje med tidigare forskning som visat på nedsättningar hos individer med dyslexi i ordflödesförmåga (Snowling et al., 1997). Den nedsatta ordflödesförmågan kan förklaras av att det vid genomförande av ordflödestest ställs krav på exekutiva funktioner, vilket personer med dyslexi kan ha svårt med (Pennington, 2006; Pennington & Bishop, 2009). Korrelationsanalyser visade att FAS och verbflöde korrelerade svagt med varandra (r=0,41, p=0,007) medan det inte förelåg någon signifikant korrelation mellan djurflöde och FAS (r=0,09, p=0,57) eller djurflöde och verbflöde (r=0,12, p=0,45). Att FAS och verbflöde korrelerade svagt skulle kunna förklaras av att de i större grad är mer frontalt reglerade och ställer större krav på exekutiva funktioner, vilket är funktioner som kan vara påverkade hos personer med dyslexi. Att djurflöde inte korrelerade signifikant med FAS och verbflöde, samt den svaga korrelationen mellan FAS och verbflöde, pekar mot vikten av att betrakta testen som enskilda uppgifter. De olika ordflödestesten har visats vara relaterade till delvis separata kognitiva funktioner och områden i hjärnan (Mummery et al., 1996; Shao et al., 2014). C.2. Verbflöde som unik prediktor av läsförmåga För att undersöka om FAS, djurflöde och verbflöde kan bidra till att predicera spridningen i läsförmåga, utöver fonologisk medvetenhet och RAN, genomfördes en regressionsanalys med metoden bakåteliminering. Läsförmåga var den beroende variabeln och de fem nämnda testen var predicerande variabler. Samtliga predicerande variabler inkluderades i modellen och de variabler vars eliminering påverkade modellen med minst signifikans togs bort när de inte nådde α<0,10. Fonologisk medvetenhet och verbflöde återstod som de variablerna med unik förklarande förmåga i det fjärde och sista steget (p<0,001). De kunde tillsammans förklara 48 % (justerad R 2 ) av spridningen i läsförmåga. Resultatet visar att verbflöde predicerar läsförmåga bättre än FAS eller djurflöde. Detta innebär dock inte att FAS är oviktigt när det kommer till dyslexi, eftersom personerna med dyslexi också hade nedsatt förmåga på FAS. Resultatet indikerar däremot att genomförandet av verbflödesuppgiften, till skillnad från FAS, ställer krav på kognitiva förmågor som unikt kan bidra till att förutsäga spridningen i läsförmåga. Resultatet tyder också på att dessa förmågor inte fångas in av fonologisk medvetenhet eller RAN. Vidare undersöktes de enskilda ordflödestestens förklarande varians i läsförmåga genom att korrelera läsförmåga med FAS, djurflöde och verbflöde. Variansen i läsförmåga (r 2 ) 13
kunde förklaras till 39 % av verbflöde, 13 % av FAS och 11 % av djurflöde. Med tanke på att läsförmåga är en mycket komplex kognitiv förmåga är detta en relativt hög siffra och ett oväntat resultat för verbflöde. C.3. Slutsats Resultaten i denna studie visar att ordflödesförmågan är nedsatt hos studenter med dyslexi. Resultaten på ordflödestesten korrelerar svagt eller inte alls, vilket kan tyda på att de mäter eller förlitar sig på delvis separata kognitiva förmågor. Vidare förefaller verbflöde, tillsammans med fonologisk medvetenhet, ha en unik förmåga att predicera spridningen i läsförmåga hos studenter inom högre utbildning. Detta resultat kan bidra till att ytterligare få en teoretisk förståelse för dyslexi. Det kan även vara en relevant faktor vid dyslexiutredningar i kliniska sammanhang. I differentialdiagnostiskt syfte, och för att förstå de underliggande processerna vid ordflöde, kan det således också vara viktigt att undersöka verbflöde hos individer med t.ex. språkstörning. Att genomgående utvärdera de instrument som används vid dyslexiutredningar är viktigt. För att styrka detta pågående arbete är det önskvärt att verbflödets betydelse vid dyslexi, i förhållande till läsförmåga och andra språkliga förmågor, undersökas vidare. Det behövs även forskning som undersöker ordflödesförmågan av djur, verb och FAS hos fler deltagare med dyslexi i olika åldrar. 14
D. Referenser (ramberättelse) Andersson, J., & Berggren, M. (2013). Paulin test av fonologisk medvetenhet: en normering samt utvärdering av testet och faktorer som kan påverka deltagarnas resultat. Magisterarbete, Lunds Universitet. Araújo, S., Reis, A., Petersson, K. M., & Faísca, L. (2014). Rapid automatized naming and reading performance: a meta-analysis. Journal of educational psychology, doi: 10.1037/edu0000006. Ardila, A., Ostrosky-Solís, F., & Bernal, B. (2006). Cognitive testing toward the future: the example of semantic verbal fluency (ANIMALS). International journal of psychology, 41, 324-332. Audenaert, K., Brans, B., Laere, K. M., Lahorte, P., Versijpt, J., Heeringen, K. V., Dierickx, R. (2000). Verbal fluency as a prefrontal activation probe: a validation study usin 99mTc-ECD brain SPET. European Journal of Nuclear Medicine, 27, 1800-1808. Azambuja, M. J., Haddad, M. S., Radanovic, M., Barbosa, E. R., & Mansur, L. L. (2007). Semantic, phonologic, and verb fluency in Huntington's disease. Dementia & Neuropsychologia, 1, 381-385. Baldo, J. V., Scwartz, S., Wilkins, D., & Dronkers, N. F. (2006). Role of frontal versus temporal cortex in verbal fluency as revealed by voxel-based lexion symtom mapping. Journals of the international neuropsychological society, 12, 896-900. Baldo, J. V., & Shimamura, A. P. (1998). Letter and category fluency in patients with frontal lobe lesions. Neuropsychology, 12, 259-267. Berggren, A. (2013). Normering av tre test av fonologisk bearbetningsförmåga hos elever i årskurs 8. Magisterarbete, Karolinska institutet. Bishop, D., & Snowling, M. J. (2004) Developmental Dyslexia and Specific Language Impairment: Same or Different? Psychological Bulletin, 130, 6, 858 886. Brosnan, M., Demetre, J., Hamill, S., Robson, K., Shepherd, H., & Cody, G. (2002). Executive functioning in adults and children with developmental dyslexia. Neuropsychologia, 40, 2144-4155. Bruck, M. (1992). Persistence of dyslexics' phonological awareness deficits. Developmental psychology, 28, 874. Catts, H. W., & Kamhi, A. G. (Eds.). (2005). The connections between language and reading disabilities. Psychology Press. Catts, H. W., Gillispie, M., Leonard, L. B., Kail, R.V, & Miller, C. A. (2002). The role of speed of processing, rapid naming, and phonological awareness in reading achievement. Journal of Learning Disabilities, 35, 509-24. Cohen, J. (1992). A power primer. Psychological bulletin, 112, 155-159. Cohen, M. J., Morgan, A. M., Vaughn, M., Riccio, C. A., & Hall, J. (1999). Verbal fluency in children: developmental issues and differential validity in distinguishing children with attention-deficit hyperactivity disorder and two subtypes of dyslexia. Archives of clinical neuropsychology, 14, 433-443. Crawford, J. R., Obonsawin, M. C., & Bremner, M. (1993). Frontal lobe impairment in schizophrenia: relationship to intellectual functioning. Psychological Medicine, 23, 787-790. Davis, C., Heidler-Gary, J., Gottesman, R. F., Crinion, J., Newhart, M., Moghekar, A.,... & Hillis, A. E. (2010). Action versus animal naming fluency in subcortical dementia, frontal dementias, and Alzheimer's disease. Neurocase, 16, 259-266. Elbro, C., & Arnbak, E. (1996). The role of morpheme recognition and morphological awareness in dyslexia. Annals of dyslexia, 46, 209-240. Elbro, C., Nielsen, I., & Petersen, D. K. (1994). Dyslexia in Adults: Evidens for Deficits in Non-work Reading and in the Phonological Representation of Lexical Items. Annals of Dyslexia, 44, 205-226. Elliott, J. G., Grigorenko, E. L. (2014). The Dyslexia Debate (1:a utgåvan). New York, NY: Cambridge University Press. Felton, R. H., Naylor, C. E., & Woods, F. B. (1990). Neuropsychological profile of adult dyslexics. Brain and Language, 39, 485-497. Frith, U., Landerl, K., & Frith, C. (1995). Dyslexia and verbal fluency: more evidence for a phonological deficit. Dyslexia, 1, 2-11. 15
Furnes, B., & Samuelsson, S. (2011). Phonological Awareness and Rapid Automatized Naming Predicting Early Development in Reading and Spelling: Results from a Cross-Linguistic Longitudinal Study. Learning and Individual Differences, 21, 85-95. Galaburda, A. M. (2006). Advances in cross-level research. In G. D. Rosen (Ed.), The Dyslexic brain: New pathways in neuroscience discovery (pp. 329-354). New York: Psychology Press. Georgiou, G. K., Parrila, R., Cui, Y., & Papadopoulus, T. C. (2013). Why is rapid automatized naming related to reading?. Journal of experimental child psychology, in press. Goodglass, H., Barresi, B., & Kaplan, E. (1983). The Boston diagnostic aphasia examination. Lippincott Williams & Willkins. A Wolters Kluwer Company. Habib, M. (2000). The neurological basis of developmental dyslexia. An overview and working hypothesis. Brain, 123, 2373-2399. Hancock, R., Richlan, F., & Hoeft, F. (2016) Possible roles for fronto-striatal circuits in reading disorder. Neuroscience & Biobehavioural Reviews, 72, 243-260. Hatcher, J., Snowling, M. J., & Griffiths, Y. M. (2002). Cognitive assesment of dyslexic student in higher education. British Journal of Educational Psychology, 72, 199-133. Howard, J. H. Jr., Howard, D. V., Japikse, K. C., & Eden, G. F. (2006). Dyslexics are impaired on implicit higher-order sequence learning, but not on implicit spatial context learning. Neuropsychologia, 44, 1131-1144. Hällgren, M., & Shareef, Z. (2015). Deklarativt minne hos universitetsstuderande med dyslexi: Undersökning av igenkänningsminne efter oavsiktlig inkodning. Master's Thesis: Uppsala universitet. Høien, T., & Lundberg, I. (2013). DYSLEXI Från teori till praktik (2:a utgåvan). Natur & Kultur. Indefrey, P., & Levelt, W. J. M. (2000). The neural correlates of language production. In M. Gazzaniga (Ed.), The new cognitive neurosciences. Cambridge, MA: MIT Press. Iudicello, J. E., Woods, S. P., Parsons, T. D., & Moran, L. M. (2007). Verbal fluency in HIV infection: A meta-anaytic review. Journal of the International Neuropsychological Society, 13, 183-189. Jerremalm, H., & Mortiz, E. (2009). Kan du försöka ännu mer att träffa rätt knappar? En undersökning av deklarativ och procedurell inlärnings- och minnesförmåga hos barn mellan 10 och 12 år. Magisterarbete, Uppsala Universitet. Johnsen, B. (2010). Utredning av läs- och skrivsvårigheter (4:e upplagan). Studentlitteratur. Järpsten, B. (2002). DLS handledning för skolår 7-9 och år 1 i gymnasiet. Stockholm: Psykologiförlaget AB. Kamhi, A., & Catts, H. (2012). Language and reading disabilities (Tredje uppl.). Boston: Pearson Education. Kershner, J. R. (2015). A Mini-Review: Toward a Comprehensive Theory of Dyslexia, Journal of neurology and neuroscience, special issue, 1-6. Kertesz, A. (1982). Western aphasia battery test manual. Psychological Corp. Laasonen, M., Väre, J., Oksanen-Hennah, H., Leppämäki, S., Tani, P., Harno, H.,... Cleeremans, A. (2014). Project DyAdd: Implicit learning in adult dyslexia and ADHD. Annals of Dyslexia, 64, 1 33. Lefly, D. L., & Pennington, B. F. (1991). Spelling errors and reading fluency in compensated adult dyslexics. Annals of dyslexia, 41, 141-162. Lezak, M., Howieson, D., Bigler, E., & Tranel, D. (2012). Neuropsychological Assessment (5 th ed.). New York, NY: Oxford University Press. Lipowska, M., Bogdanowicz, M., & Bulinski, L. (2008). Language skills in children with ADHD and developmental dyslexia. Acta Neuropsychologica, 6, 369-379. Lum, J. A. G., Ullman, M. T., & Conti-Ramsden, G. (2013). Procedural learning is impaired in dyslexia: Evidence from a meta-analysis of serial reaction time studies. Research in Developmental Disabilities, 34, 3460-3476. Lyon, G. R., Fletcher, J. M., & Barnes, M. C. (2003). Learning disabilities. I: B. Mash, J., & Barkley, R. A. (red.). Child psychopathology (Andra upplagan, s. 520-586). New York: Guilford Press. McDowd, J., Hoffman, L., Rozek, E., Lyons, K E., Pahwa, R., Burns, J., & Kemper, S. (2011). Understanding Verbal Fluency in Healthy Aging, Alzheimer s disease, and Parkinson s disease. Neuropsychology, 25, 210-225. McGrath, L. M., Pennington, B. F., Shanahan, M. A., Santerre-Lemmon, L. E., Barnard, H. D., Willcutt, E. G., DeFries, J. C., & Olson R. K. (2011). A multiple deficit model of Reading Disability and 16
Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder: Searching for shared cognitive deficits. Journal of child psychology and psychiatry, 52, 547-557. McKeith, I. G. (2006). Consensus guidelines for the clinical and pathologic diagnosis of dementia with Lewy bodies (DLB): Report of the Consortium on DLB International Workshop. Journal of Alzheimer's Disease, 9, 417-423. Melby-Lervåg, M., Lyster, S., & Hulme, C. (2012). Phonological skills and their role in learning to read: A meta-analytic review. Psychological Bulletin, 138, 322 352. Messer, D., & Dockrell, J. E. (2013). Children with word finding difficulties: Continuities and profiles of abilities. First language, 0, 1-16. Mielnik, A., Lockiewicz, M., & Bogdanowicz, M. (2015). Semantic and phonological verbal fluency in students with dyslexia. Neuropsychologica, 13, 253-266. Milrad, M. B. (2010). Studenter med läs- och skrivsvårigheter som deltagare i högre utbildning. Doktorsavhandling, Linnéuniversitetet. Mummery, C. J., Patterson, K., Hogdes, J. R., & Wise, R. J. S. (1996). Generation "tiger" as an animal name or a word beginning with t: differences in brain activation. Proceeding of the royal society of London, 263, 989-995. National Reading Panel (2000). Teaching children to read: An evidence-based assessment of the scientific research literature on reading and its implications for reading instruction. Nedladdad 4 november från http://www.nichd.nih.gov/publications/nrp/report.cfm Nicolson, R. I., Fawcett, A. J. (2007). Procedural learning difficulties: reuniting the developmental disorders? Trends in neuroscience, 30, 135-141. Nicolson, R. I., Fawcett, A. J., Dean, P. (2001). Developmental dyslexia: the cerebellar deficit hypothesis. Trends in Neurosciences, 24, 508-511. Nithart, C., Demont, E., Majerus, S., Leybaert, J., Poncelet, M., & Metz-Lutz, M. N. (2009). Reading disabilities in SLI and dyslexia result from distinct phonological impairments. Developmental Neuropsychology, 34, 296-311. Olofsson, Å. (1994). Ordavkodning: mätning av fonologisk och ortografisk ordavkodningsförmåga. Östersund: Läspedagogiskt centrum. Paulin, M. (1997). Fonologisk medvetenhet och läsning hos normalspråkiga barn i årskurs 5. Magisterarbete, Karolinska Institutet. Pennington, B. F. (2006). From single to multiple deficit models of developmental disorders. Cognition, 101, 385-413. Pennington, B. F., & Bishop, D.V.M. (2009). Relations among speech, language, and reading disorders. Annual Reviews of Psychology, 60, 283-306. Piatt, A. L., Fields, J. A., Paolo, A. M., Koller, W. C., & Tröster, A. I. (1999). Lexical, semantic, and action verbal fluency in Parkinson's disease with and without dementia. Journal of clinical and experimental neuropsychology, 21, 435-443. Piatt, A. L., Fields, J. A., Paolo, A. M., & Tröster, A. I. (1999). Action (verb naming) fluency as an executive function measure: convergent and divergent evidence of validity. Neuropsychologia, 37, 1499-1503. Piatt, A. L., Fields, J. A., Paolo, A. M., & Tröster, A. I. (2004). Action verbal fluency normative data for the elderly. Brain and Language, 89, 580-583. Pierre, J., & Toreheim, J. (2014). Procedurellt minne hos universitetsstuderande med dyslexi. Master s Thesis: Uppsala Universitet. Portocarrero, J. S., Burright, R. G., & Donovick, P. J. (2007). Vocabulary and verbal fluency of bilingual and monolingual college students. Archives of Clinical Neuropsychology, 22, 415-422. Ransby, M. J., & Swanson, H. L. (2003). Reading comprehension skills of young adults with childhood diagnoses of dyslexia. Journal of Learning Disabilities, 36, 538 555. Raven, J. (1998). Standard Progressive Matrices Plus Version and Mill Hill Vocabulary Scale, Manual. London: Pearson Assessment. Raven, J. (2000) The Raven s Progressive Matrices: Change and Stability over Culture and Time. Cognitive Psychology, 41, 1-48. Rosser, A., & Hodges, J. R. (1994). Initial letter and semantic category fluency in Alzheimer's disease, Huntington's disease, and progressive supranuclear palsy. Journal of Neurology, Neurosurgery and Psychiatry, 57, 1389-1394. 17
Shao, Z., Janse, E., Visser, K., & Meyer, A. S. (2014). What do verbal fluency tasks mesure? Predictors of verbal fluency performande in older adults. Frontiers in psychology, 5, 1-10. Shaywitz, S. E., Shaywitz, B. A., Fletcher, J. M., & Escobar, M. D. (1990). Prevalence of reading disability in boys and girls. Results of the Connecticut Longitudinal Study. Journal of the American Medical Association, 264, 9981002. Shaywitz, S. E., Shaywitz, B. A., Fulbright, R. K., Skudlarski, P., Mencl, W. E., Constable, R. T.,... & Lyon, G. R. (2003). Neural systems for compensation and persistence: young adult outcome of childhood reading disability. Biological psychiatry, 54, 25-33. Snowling, M. J. (2000). Dyslexia. Blackwell publishing. Snowling, M., Nation, K., Moxham, P., Gallagher, A. & Frith, U. (1997). Phonological Processing Skills of Dyslexic Students in Higher Education: A Preliminary Report. Journal of Research in Reading, 20, 31-41. Snowling, M. (2013). Early identification and interventions for dyslexia: a contemporary view. Journal of Research in Special Educational Needs, 13, 7-14. Spreen, O., & Strauss, E. (1998). A compendium of neuropsychologial tests. In Administration, norms, and commentary. Oxford University Press Oxford. Statens beredning för medicinsk och social utvärdering (SBU) (2014). Dyslexi hos barn och ungdomar tester och insatser. En systematisk litteraturöversikt. Stockholm, SBU-rapport nr 225. Svenska Dyslexiföreningen (2013). Modell för utredning av läs- och skrivsvårigheter. Stockholm, Svenska Dyslexiföreningen. Squire, L. R. (2004). Memory systems of the brain: A brief history and current perspective. Elsevier, Neurobiology of Learning and Memory, 82, 171-177. Tallberg, I. M., Ivanchova, E., Tinghag, K. J., Östberg, P. (2008). Swedish norms for word fluency tests: FAS, animals and verbs. Scandinavian journal of Psychology, 49, 479-485. Tillema, A. (2015). Semantic word representations in higher education students with dyslexia Alisa Tillema (July 2015). Master s Thesis Neurolinguistics, University of Groningen. Thurstone, L. L. (1938). Primary mental abilities. Chicago: University of Chicago Press. Thurstone, L. L., & Thurstone, T. L. (1941). Factorial studies of intelligence. Chicago: University of Chicago Press. Tombaugh, T. N., Kozak, J., & Rees, L. (1999). Normative data stratified by age and education for two measures of verbal fluency: FAS and animal naming. Archives of clinical neuropsychology, 14, 167-177. Tops, W., Callens, M., Lammertyn, J., van Hees, V., & Brysbaert, M. (2012). Identifying students with dyslexia in higher education. Annals of Dyslexia, 62, 186-203. Troyer, A. K., Moscovitch, M., & Winocur, G. (1997). Clustering and switching as two components of verbal fluency: Evidence from younger and older healthy adults. Neuropsychology, 11, 138-146. Tunmer, W. E., & Greaney, K. (2010). Defining dyslexia. Journal of Learning Disabilities, 43, 229 243. Ullman, M. T., & Pierpoint, E. I. (2005). Specific language impairment is not specific to language: the procedural deficit hypothesis Cortex, 41, 399-433. van Viersen, S., Kroesbergen, E. H., Slot, E. M., & de Bree, E. H. (2014). High reading skills mask dyslexia in gifted children. Journal of learning disabilities, 1-11. Nedladdad 2014-12-02 från http://ldx.sagepub.com/content/early/2014/06/16/0022219414538517 Vanderauwera, J., Altarelli, I., Vandermosten, M., De Vos, A., Wouters, J., & Ghesquière, P. (2016). Atypical Structural Asymmetry of the Planum Temporale is Related to Family History of Dyslexia. Cerebral cortex, 1-10. Vukovic, R. K., Wilson, A. M., & Nash, K. K. (2004). Naming speed deficits in adults with reading disabilities: a test of the double-deficit hypothesis. Journal of learning disabilities, 37, 440-450. Wass, M., Ibertsson, T., Sahlén, B., Lyxell, B., Hällgren, M., & Larsby, B. (2005). SIPS: Sound Information Processing System (testmaterial). Linköping: Linköpings universitet. Wiig, E. H., Nielsen, N. P., Minthon, L., & Warkentin, S. (2002). AQT A Wuick Test of Cognitive Speed. Screeninginstrument för bedömning av kognitiv snabbhet. Stockholm: Pearson assessment. Willburger, E., Fussenegger, B., Moll, K., & Landerl, K. (2008). Naming speed in dyslexia and dyscalculia. Learning and Individual Differences 18, 224-236. 18
Willcutt, E. G., Betjemann, R. S., McGrath, L. M., Chhabildas, N. A., Olson, R. K., DeFries, J. C., & Pennington, B. F. (2010). Etiology and neuropsychology of comorbidity between RD and ADHD: The case for multiple-deficit models. Cortex, 46, 1345 1361. Woods, S. P., Morgan, E. E., Dawson, M., Cobb S. J., Grant, I., & The HIV Neurobehavioral Research Center (HNRC) Group. (2006). Action (Verb) Fluency Predicts Dependence in Instrumental Activities of Daily Living in Persons Infected With HIV-1. Journal of clinical and experimental neuropsychology, 28, 1030-1042. Wolff, U. (2014). RAN as a predictor of reading skills, and vice versa: results from a randomised reading intervention. Annals of dyslexia, 64, 151-165. 19
Article Verbal Fluency in relation to Reading Ability in Students with and without Dyslexia An Examination of Semantic, Action, and Letter Fluency Zeinab Shareef Master s Thesis (two years) in Speech and Language Pathology 45 hp VT 2017 Tutors: Martina Hedenius, Department of Neuroscience, Uppsala University Per Östberg, Department of Clinical Science, Intervention and Technology, Karolinska Institutet ABSTRACT Verbal fluency is commonly measured in cognitive assessments and has been shown to tap aspects of verbal ability and executive function, as well as to involve specific cortical areas during performance. Verbal fluency tasks, in which participants generate words during a given time limit, have been used in research and assessments of neurobiological disorders and impairments. Dyslexia is a neurobiologically based reading disorder that is characterized by difficulties in word decoding and spelling. Research on verbal fluency in individuals with dyslexia shows that semantic and letter fluency is impaired. However, studies have had inconsistent results. This study examined performance on semantic fluency (animals), action fluency (verbs), and letter fluency (FAS) in 16 students in higher education with developmental dyslexia (DD) and a control group of 26 students with typical reading development (TD). Participants also performed a test battery that measured reading and phonological abilities, amongst others. Additionally, it was examined if verbal fluency performance can predict variance in reading ability, when phonological awareness and rapid automatized naming (RAN) are taken into account. Results showed that verbal fluency performance on all three tasks was impaired in the DD-group. A backward elimination regression showed that action fluency and phonological awareness were significant predictors of reading ability, together explaining 48 % of the variance. The impaired verbal fluency ability is discussed in relation to factors such as education and cognitive abilities. The findings point to a possible unique connection between action fluency and reading ability in students, in addition to phonological awareness. The possibility that the relationship between action fluency and reading may be partly explained by common neurocognitive underpinnings is discussed. These novel findings indicate that there is a relationship between action fluency and reading ability and should be further examined. Keywords: verbal fluency (semantic, action, letter), dyslexia, phonological awareness, RAN.
HEADINGS (ARTICLE) 1. INTRODUCTION... 1 1.1. VERBAL FLUENCY... 1 1.1.1. The verbal fluency test... 1 1.1.2. The role of executive functions and memory... 2 1.1.3. Verbal fluency in relation to verbal abilities... 2 1.1.4. Neural correlates and underpinnings... 3 1.2. VERBAL FLUENCY AND DYSLEXIA... 5 1.2.1. Definition of dyslexia... 5 1.2.1.1 Cognitive and behavioural aetiology... 5 1.2.1.2 Neurobiological aetiology... 6 1.2.2. Verbal fluency in dyslexia... 6 1.3. AIMS AND RESEARCH QUESTIONS... 8 2. METHODS... 8 2.1. PARTICIPANTS... 8 2.1.1. Demographic characteristics... 9 2.2. STIMULI AND PROCEDURE... 10 2.3. DATA ANALYSIS... 11 2.3.1. Combined total reading score... 11 2.3.2. Statistical analyses... 11 2.4. ETHICS STATEMENT... 11 3. RESULTS... 12 3.1. GROUP DIFFERENCES IN VERBAL FLUENCY... 12 3.2. CORRELATION BETWEEN THE FLUENCY TASKS... 12 3.3. VERBAL FLUENCY AS A PREDICTOR OF READING ABILITY... 12 4. DISCUSSION... 14 4.1. GROUP PERFORMANCES IN VERBAL FLUENCY... 14 4.2. VERBAL FLUENCY TASKS AS PREDICTORS OF READING ABILITY... 15 4.2.1. The role of action fluency in dyslexia... 16 4.2.2. RAN as an eliminated predictor variable... 16 4.3. METHODOLOGICAL DISCUSSION AND FUTURE RESEARCH... 17 4.4. SUMMARY AND CONCLUSION... 18 5. REFERENCES (ARTICLE)... 19
1. Introduction Verbal fluency is measured by short and easily administrated tasks used in cognitive assessments. The verbal fluency tasks measure an individual s ability to generate as many words as possible during a given time limit. Verbal fluency has been used in research and assessments on a variety of clinical and non-clinical groups, including individuals with neurodegenerative diseases and neuropsychological disabilities. Existing studies have mainly studied verbal fluency in relation to executive functions, memory, vocabulary, and phonological processing. In this study, three verbal fluency tasks: semantic, action, and letter fluency will be examined in relation to reading ability in students in higher education with and without dyslexia. 1.1. Verbal fluency 1.1.1. The verbal fluency test When performing the verbal fluency test, the participant is asked to generate as many words as possible during a specific time limit, usually one minute, that belong to a specific category or that start with a given letter. In the category fluency tasks, the participant is asked to generate nouns, such as animals or food (semantic fluency, Benton, 1968) or action verbs, namely things that one can do (action fluency, Piatt, Fields, Paolo, & Tröster, 1999). In letter fluency (or phonemic fluency, Newcombe, 1969) the given letters are usually F, A and S (Harrison, Buxton, Husain, & Wise, 2000; Tallberg, Ivachova, Tinghag & Östberg, 2008), but other letter combinations have been used in different studies as well, such as C, F, and L (Barry, 2008). Verbal fluency demands an interplay between several cognitive abilities, and the test has been used in research, clinical practice, and assessments of executive functions (Fisk & Sharp, 2004; Shao, Janse, Visser, & Meyer, 2014, Mcdowd et al., 2011) and verbal abilities (Lezak, Howieson,, Bigler, & Tranel, 2012; Spreen & Strauss, 1998). Neuroimaging studies have demonstrated the involvement of specific cortical areas during performance of the different fluency tasks. Knowledge of verbal fluency ability is mainly derived from research on clinical and non-clinical groups of children and adults. Studies include groups with neuropsychiatric diagnoses such as attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) (Andreou & Trott, 2013) as well as dyslexia (Cohen, Morgan, Vaughn, Riccio & Hall, 1999; Korhonen, 1995). Studies also include patients with Parkinson s disease (McDowd et al., 2011; Signorini & Volpato, 2006), Alzheimer s disease (McDowd et al., 2011; Rosser & Hodges, 1994), Huntington s disease (Azambuja, Haddad, Radanovic, Barbosa, & Mansur, 2007; Rosser & Hodges, 1994), and frontal lobe impairments that could occur in HIV-infection (Iudicello, Woods, Parsons, & Moran, 2007; Woods, Morgan, Dawson, Cobb, & Grant, 2006) and Schizophrenia (Crawford, Obonsawin, & Bremner, 1993). Research on non-clinical groups show that verbal fluency is associated with factors such as age and level of education. Studies on healthy adults show that age has an effect on semantic fluency (Harrison et al., 2000; Moraes et al., 2013), but not action or letter fluency. However, level of education seems to play a significant role on all three verbal fluency tasks, specifically action and letter fluency (Piatt, Fields, Paolo, & Tröster, 2004; Tallberg et al., 2008). Further, education had the greatest association to verbal fluency when taking age, semantic judgement, reading, and writing into account. Higher 1
education was suggested to be associated with larger vocabulary and greater metalinguistic awareness (see Moraes et al., 2013). However, it is worth noting that those with better linguistic skills are also more likely to pursue higher education. 1.1.2. The role of executive functions and memory The relationship between verbal fluency and executive functions has been widely studied. Executive functions are a set of frontal lobe processes that are necessary for the ability to control and regulate thoughts and behaviour (Alvarez & Emory, 2006). Executive functions include the ability to update and monitor information in working memory, to shift between tasks or mental sets, and to inhibit dominant responses (Fisk & Sharp, 2010; Miyake & Friedman, 2012). While generating words during the verbal fluency tasks, participants tend to create clusters or subcategories. Clustering is the ability to produce semantically or phonologically similar words in connection to each other. This is then followed by switching, the quick shift to new clusters, which is thought to involve strategic search and cognitive flexibility (Troyer, Moscovitch & Winocur, 1997). Verbal fluency further involves executive functions such as speed of processing, inhibiting irrelevant responses (McDowd et al., 2011), storing and updating information in working memory (Baldo, Scwartz, Wilkins, & Dronkers, 2006; Henry & Crawford, 2006; Shao et al., 2014), effortful self-initiation, and fluid intelligence (finding patterns and connections, making inferences) (Henry & Crawford, 2006). McDowd et al. (2012) suggested that the main executive function that underlies verbal fluency ability is speed of processing. Speed of processing is the ability to fluently and automatically perform cognitive tasks under timed conditions (Kail, 1991). McDowd et al. (2012) study included older adults with and without Alzheimer's and Parkinson s disease. They found that speed of processing was the best predictor of verbal fluency performance, compared to verbal ability (assessed with an expressive vocabulary test) and other executive functions. McDowd et al. found that action fluency was relatively more impaired in the group with Parkinson s disease even when speed of processing was controlled for. However, overall, they concluded that action fluency was still more closely aligned with speed of processing. Studies have also examined the role of long-term memory (LTM) and short-term memory (STM) in relation to verbal fluency. Ruff, Light, Parker and Levin (1997) found that letter fluency was correlated to LTM, but not to STM, in a healthy sample (16-70 years). They suggested that the three variables that subserve letter fluency ability are attention, verbal LTM, and vocabulary. However, these three variables could not explain all variance in letter fluency, and the authors concluded that this result points to the independence of verbal fluency ability in general. The independence of verbal fluency has been studied by other researchers as well. Compared to letter and semantic fluency, action fluency was suggested to be a separate measure of executive function that cannot be measured by other, traditional executive functioning tasks (Piatt, Fields, Paolo and Tröster, 1999). The researchers studied verbal fluency in healthy older adults and found that action fluency had no relation to either semantic or episodic LTM, which they concluded strengthens the validity of action fluency as a separate measure of executive function. 1.1.3. Verbal fluency in relation to verbal abilities Verbal fluency has been examined in relation to verbal abilities such as lexical access, phonological ability, and word finding ability. These studies have aimed to examine 2
which verbal abilities underlie and affect verbal fluency ability in individuals with and without impairments in the language domain. Language impairments can be a result of developmental disabilities or stroke, as well as appear as a secondary impairment to disorders of neurological origin. The grammatical and auditory representations of words are retrieved from the mental lexicon, and this lexical access ability is thought to be underpinned by left temporal cortical areas (from the Lemma Model for Speaking, Indefrey & Levelt, 2000; Levelt, Roelofs, & Meyer, 1999). Difficulties in lexical access can be manifested in word finding difficulties when naming pictures (Snowling, Wagtendonk, & Stafford, 1988). Shao et al. (2014) studied the relation between semantic and letter fluency and lexical access speed in older adults, which was assessed by calculating the reaction times when naming during performance of a picture naming task. Their results suggest that lexical access speed is a determinant for semantic, but not letter fluency. The size and organisation of the expressive vocabulary (e.g. naming pictures) is suggested to be associated with verbal fluency as well (Ardila, Ostrosky-Solís, & Bernal, 2006), where participants with larger vocabularies produced more words than participants with limited vocabularies (Sauzéon et al., 2011). However, this result does not recur in other studies. A study conducted by McDowd et al. (2012) included young and older adults, adults with Parkinson s disease, and adults with Alzheimer s disease. Their results indicate that expressive vocabulary cannot explain impaired semantic, action, or letter fluency. Further, Shao et al. (2014) proposed that the size of the expressive vocabulary is relevant for how fast the participants can retrieve the first word, rather than the number of correctly retrieved words in semantic and letter fluency in older adults. However, action fluency is suggested to rely less, or not at all, on expressive vocabulary compared to semantic and letter fluency. These findings were based on studies examining semantic, action, and letter fluency tasks in patients with Parkinson s disease (Piatt, Fields, Paolo, Koller, & Tröster, 1999) and healthy older adults (Piatt, Fields, Paolo, and Tröster, 2004). Phonological processing has been investigated in relation to verbal fluency ability. Children with word finding difficulties and poor reading comprehension were shown to have more impaired semantic fluency than rhyme fluency, a fluency task that involves phonological processing. The children had adequate phonological awareness, decoding, and receptive grammar (see Messer & Dockrell, 2013). The authors concluded that in children with word finding difficulties, adequate phonological awareness did not seem to support rhyme fluency. It is worth noting that letter fluency is often referred to as a phonologically underpinned tasks. However, the instructions are usually to produce words that start with a given letter, where participants might start searching for words based on the word s orthography or spelling, rather than phonology. This could be more or less relevant depending on the given letter or phoneme (compare fine and phone), and the language in which the task is performed. The letter fluency task could be considered as a graphemic fluency task, rather than phonemic. 1.1.4. Neural correlates and underpinnings Neuroimaging studies have aimed to shed light on which cortical areas that underpin the semantic, action, and letter fluency tasks. The results from these studies are largely in line with general research on cortical activation during language processing. There is growing evidence that links certain brain areas with processing of phonology and word classes 3
(specifically nouns and verbs). Phonological processing is thought to involve activation in Broca s area (Indefrey & Levelt, 2000). Generating nouns and verbs in written and oral language has been shown to activate different cortical areas (Caño et al., 2010; Caramazza & Hillis, 1991). Noun retrieval is associated with activation in the left temporal lobe (Damasio, Tranel, Grabowski, Adolphs, & Damasio, 2004) and in the angular gyrus (Binder, Desai, Graves, & Conant, 2009). The processing of verbs engages the dorsolateral (Perani et al., 1999) and ventrolateral prefrontal cortex (Broca s area) more than the processing of nouns (Tranel, Manzel, Asp, & Kemmerer, 2008). This regards both the naming of action verbs (Mätzig, Druks, Masterson, & Vigliocco, 2009) and the understanding of action verbs (Kemmerer, Rudrauf, Manzel, & Tranel, 2012). The activation of the frontal areas during verb processing is suggested to be related to the involvement of motor-related information. The frontal activation is also suggested to be associated with the automatic access to syntactic information (Kemmerer, 2015, p. 329; Perani et al., 1999), where verbs have a greater syntactic complexity than nouns (Kemmerer, 2015, p. 329). During verbal fluency, to systematically produce similar words in clusters is suggested to involve lexical access and therefore activity in left temporal lobe. Switching between the clusters to new subcategories demands the involvement of the frontal lobe processes strategic search and cognitive flexibility (Troyer, Moscovitch & Winocur, 1997). Working memory is suggested to be involved to keep the rules in mind, maintain the clusters, and avoid repetition, and is found to be associated to activation in inferior parietal cortex during letter and semantic fluency (Baldo et al., 2006). The strategic and effective retrieval of words from memory, that activates left frontal lobe areas, has been shown to occur regardless of the type of verbal fluency task (Ardila et al., 2006; Audenaert et al., 2000; Baldo et al., 2006; Baldo & Shimamura, 1998). Further, the cortical activation during verbal fluency has shown to occur lateralized to the left hemisphere in adults and children (Gaillard et al., 2003), where the degree of lateralization has been shown to increase with age in children aged 7-18 years (Holland et al., 2001). While having common cortical underpinnings, mainly activation in the frontal and temporal lobe; the semantic, action, and letter verbal fluency tasks do activate specific cortical areas as well. Given the differing neuropathology of neurodegenerative diseases and stroke lesions, studies of performance on verbal fluency in these groups can assist in indicating which cortical structures underpin each task. Letter fluency is suggested to rely relatively more on frontal areas, and semantic fluency on temporal areas. These results are conducted from studies on individuals with left-hemisphere stroke (Baldo et al., 2006), non-clinical groups (Mummery, Patterson, Hodges, & Wise, 1996), as well as individuals with Alzheimer's disease (Henry, Crawford, & Phillips, 2004) that are characterized by temporal and semantic dysfunction (Chan et al., 2001; Hodges, Salmon, & Butters, 1990). Action fluency is thought to be less dependent on temporal structures, seeing that studies on individuals with Parkinson's disease show that action fluency mainly appears to be sensitive to impairments in fronto-striatal structures (Piatt, Fields, Paolo, & Tröster, 1999; Rodrigues, Ferreira, Coelho, Rosa, & Castro-Caldas, 2015; Signorini & Volpato, 2006). The fronto-striatal structures are also affected in people with HIV-1 infection (González-Scarano & Martín-Garcia, 2005) and studies have found this to be associated with decline in action fluency in this clinical group (Iudicello et al., 2007; Woods et al., 2006). Action fluency has also been used in distinguishing between dementia with Lewy bodies (DLB) and Alzheimer s disease, with DLB performing worse 4
(Delbeuck, Debachy, Pasquier & Moroni, 2012). DLB is often associated with clinical symptoms of Parkinsonism, such as difficulties with walking and balance, as well as neurological similarities to Parkinson s disease where there are impairments in the striatal pathways (McKeith et al., 2017). 1.2. Verbal fluency and dyslexia 1.2.1. Definition of dyslexia Dyslexia is defined as a specific learning disability of neurobiological origin. It is characterized by difficulties in word-decoding and spelling that cannot be better explained by intelligence level or lack of instruction (Lyon, Fletcher, & Barnes, 2003), and has been shown to be persistent in adults (Elbro, Nielsen, & Petersen, 1994; Lefly & Pennington, 1991; Felton, Naylor, & Woods, 1990). The study of dyslexia is crossscientific and conducted by researchers with different perspectives, disciplines, and specialties, enabling analyses at the behavioural, cognitive, and biological level (Elliott & Grigorenko, 2014). This has led to a large body of studies with findings that aim to understand the nature of dyslexia. The findings has resulted in the descriptions of core deficits in dyslexia, as well as the more general or surrounding co-occurring deficits. Some of these will be mentioned here. 1.2.1.1 Cognitive and behavioural aetiology A well-documented hypothesis of describing the core deficits in dyslexia is the phonological deficit hypothesis. It advocates that the difficulties in word-decoding are a result of underlying impairments in phonological processing (Bishop & Snowling, 2004; Catts & Kamhi, 2005; Lyon et al., 2003; Nithart et al., 2009). Melby-Lervåg, Lyster, and Hulme (2012) makes a distinction between explicit and implicit phonological processing. Explicit phonological processing refers to phonological awareness; to explicitly reflect upon and manipulate speech sounds. In contrast, implicit phonological processing relies on the automatic activation of phonological representations during tasks, which can be measured with non-word repetition tapping phonological STM. These authors also suggest that rapid automatized naming (RAN) is a task that taps implicit phonological awareness. Studies have shown that reading experience is associated with the improvement of explicit phonological processing in adults with dyslexia, specifically tasks that demand less activation in phonological STM. This has led to the recommendation to use tasks that tap implicit phonological processing when assessing dyslexia in adults (Bishop & Showling, 2004; Furnes & Samuelsson, 2011). Deficits in RAN of letters, digits, objects, and colours are associated with reading in both young and adult populations with dyslexia (Araújo, Reis, Petersson, & Faísca, 2014; Felton, Naylor, & Woods, 1990; Georgiou, Parrila, Cui, & Papadopoulus, 2013; Vukovic, Wilson, & Nash, 2004; Willburger, Fussenegger, Moll, & Landerl, 2008; Wolff, 2014). The deficits in RAN are hypothesized to be caused by impaired phonological processing on one hand (Catts, 1989; Kamhi & Catts, 2012, Wagner & Torgesen, 1987), and by a neurological timing deficits on the other (see the double-deficit hypothesis, Wolf & Bowers, 1999; Wolf, Bowers, & Biddle, 2000). RAN has also been suggested to be a subcomponent of processing speed (Johnson, Humphrey, Mellard, Woods, & Swanson, 2010), but this notion has been challenged by findings showing that RAN explains variance in reading ability in children even when speed of processing is controlled for (Christoffer et al., 2012). However, the exact nature of deficits in RAN in dyslexia remain uncertain (for an elaborate discussion, see Elliott & Grigorenko, 2014, pp. 49-56). 5
Although phonological processing difficulties explain a major variance in reading ability, there is support for a multiple cognitive deficit (Pennington, 2006; Pennington & Bishop, 2009). The authors suggest that non-phonological abilities also contribute to predicting reading difficulties, such as processing speed, working memory and RAN (McGrath et al., 2011; Willcutt et al., 2010), where they suggest that impairments in RAN are caused by a deficit in timing and automatization. The non-phonological difficulties appear to be persistent across age (Swanson & Hsieh, 2009). Further, most cognitive processes can predict reading ability when observing them separately (McGrath et al., 2011). However, processing speed has been shown to explain a unique variance in reading ability when taking IQ-score and phonological awareness in consideration (Catts, Gillispie, Leonard, Kail, & Miller, 2002; McGrath et al., 2011). 1.2.1.2 Neurobiological aetiology Neurobiological research aim at understanding the neurological underpinnings of dyslexia. Early hypothesises of brain function in dyslexia suggested reduced hemispheric lateralisation, specifically reduced lateralisation of language abilities to the left hemisphere (Galaburda, 2006). However, later on, an exaggerated lateralisation to the left hemisphere was found (Leonard & Eckert, 2008). Nevertheless, there seems to be alterations in early stages of brain maturation and development (Galaburda, 2006), leading to atypical cerebral lateralisation (Habib, 2000; see Kershner, 2015; Vanderauwera et al., 2016). The main structures that have found to be affected by this dysfunction in circuity are corpus callosum, arcuate fasciculus, and the fronto-striatal control system (for a mini-review, see Kershner, 2015). Neurobiological hypothesises also include deficits in automatization (Nicolson & Fawcett, 1994), where the cerebellum has a role (see The Cerebellar Deficit Hypothesis, Fawcett & Nicolson, 2004; Nicolson, Fawcett & Dean, 2001). Deficits in the cerebellum is suggested to cause impairments in automatizing skills and knowledge in motor ability, reading ability and balance (Nicolson et al., 2001; Nicolson & Fawcett, 2007). Based on a similar approach is the procedural memory deficit hypothesis (PDH), proposed by Ullman and Pierpoint (2005). The learning of automatized and sequenced skills is proposed to be accounted for by the procedural memory system (for categorisation and neural underpinnings of memory functions, see Squire, 2004), that is underlied by frontostriatal circuity (Orban, Lungu, & Doyon, 2008). Thus, PDH suggests that some of the impairments in language and non-language functions in dyslexia may be explained by impairments in the fronto-striatal circuity and implicit learning ability, which has been found in individuals with dyslexia (Hancock, Richlan & Hoeft, 2016; Howard, Howard, Japikse & Eden, 2006; Laasonen et al., 2013; Lum, Ullman & Conti-Ramsden, 2013; Nicolson & Fawcett, 2007). Impairments in the procedural memory is suggested to affect phonological processing and sequencing (Ullman, 2004). 1.2.2. Verbal fluency in dyslexia In children with dyslexia, letter fluency has been shown to be relatively more impaired than semantic fluency (Brosnan et al., 2002; Frith, Landerl, & Frith, 1995; Lipowska, Bogdanowicz & Bulinski, 2008). These findings differ from a study made by Cohen et al. (1999), where the authors differentiate between different subtypes of dyslexia. They suggested that children with the visuo-spatial type of dyslexia did not have impaired letter fluency compared to a control group. However, this study had few participants and the 6
subgroups where founded on abilities outside the generally considered definitions of dyslexia (i.e. Lyon et al., 2003). Further, including children with dyslexia that also have language impairments will have an effect their performance, and might alter the results in the study (see Bishop & Snowling, 2004). Studies that examine semantic and letter fluency in adults and students with dyslexia have also yielded inconsistent results. Some studies show that, in comparison to a control group, letter fluency is more impaired (Brosnan et al., 2002; Hatcher, Snowling, & Griffiths, 2002; Smith-Spark, Henry, Messer, & Zięcik, 2017), but also that semantic fluency is more impaired (Tillema, 2015). Other studies show that both fluency tasks are equally impaired (Snowling, Nation, Moxham, Gallagher, & Frith, 1997) while some conclude that verbal fluency is not impaired (Mielnik, Lockiewicz & Bogdanowicz, 2015). These studies have mainly examined verbal fluency by measuring the number of words produced. Smith-Spark et al. (2017) examined adults with and without dyslexia on letter, semantic, and design (non-verbal) fluency. They found that performance on letter fluency, but not semantic and design fluency, could predict dyslexia. The authors suggested that problems with phonological processing might underlie deficits in letter fluency in adults with dyslexia. They also examined clustering and switching, and found impairments in switching during letter fluency. Switching is suggested to involve the executive functions strategic search and cognitive flexibility (Troyer et al., 1997). Smith- Spark et al. therefore pointed out that difficulties in executive control could not be completely ruled out as explanatory factors underlying impairments in letter fluency. However, the performance on switching during semantic and design fluency did not predict dyslexia. Mielnik et al. (2015) found no group differences in the number of produced words. However, they found that the students with dyslexia generated fewer clusters and made switches between clusters less often. Studies on verbal fluency in dyslexia have focused on letter and semantic fluency, which are the most common verbal fluency tasks used in research (Davis et al., 2010). There are knowingly no studies examining action fluency in individuals with dyslexia. This is somewhat surprising, not least due to the documented fronto-striatal underpinnings of action fluency and studies of dyslexia suggesting impaired fronto-striatal circuity (Hancock, Richlan & Hoeft, 2016; Howard, Howard, Japikse & Eden, 2006) and processing speed (Catts et al., 2002). Additionally, in comparison to semantic and letter fluency, action fluency is suggested to be a separate measure of executive function that cannot be measured by other, traditional executive functioning tasks (Piatt, Fields, Paolo, & Tröster, 1999). While McDowd et al. (2012) found that action fluency was more closely aligned with speed of processing, their results also indicated that action fluency performance was relatively more impaired in individuals with Parkinson s disease, a disease linked to fronto-striatal impairment. The results on the verbal fluency tasks were expected to follow the most common finding, namely that ability in letter fluency is impaired compared to semantic fluency in dyslexia. Given the associations with the fronto-striatal network, it is hypothesised that action fluency is impaired in dyslexia. If so, then action fluency could serve as a useful test in clinical assessments of dyslexia, particularly considering that action fluency is suggested to be a separate measure of executive functioning. Earlier studies have had a main focus on examining how language abilities and vocabulary are associated to, and might underlie, verbal fluency. However, the 7
relationship between verbal fluency and technical reading skills, such as decoding or reading fluency, has not been examined in dyslexia. Consequently, examining verbal fluency in individuals with and without dyslexia in this study will contribute to further understanding of the relationship between verbal fluency and reading ability in dyslexia. It might also lead to further clarification of the deficits in, or the cognitive profile of, students with dyslexia. 1.3. Aims and research questions The aim of this study is to examine semantic, action, and letter fluency in university students with and without dyslexia, and to examine how the verbal fluency tasks correlate with each other. Furthermore, the aim is to examine if the three tasks can contribute to predicting reading ability (decoding and reading fluency) alone, as well as when taking phonological awareness and RAN into account. Each fluency task s ability to explain the variance in, and correlation to, reading ability will also be presented. 1. Is semantic, action, and letter fluency impaired in university students with dyslexia compared to students without dyslexia? 2. Do the results on semantic, action, and letter fluency test correlate with each other? 3. Does performance on fluency tasks alone predict variance in reading ability? 4. Does performance on fluency tasks contribute to predicting variance in reading ability in addition to phonological awareness and RAN? 2. Methods 2.1. Participants The study included 42 university students, of whom 16 had diagnosed dyslexia (developmental dyslexia, DD) and 26 were controls without dyslexia (typical development, TD). Two additional students participated, but were excluded due to one being bilingual and one withdrawing because of lack of time to continue participating. The participants were recruited as a part of a project about memory and dyslexia, through posters in Uppsala University s institutions. Information was spread on social media, as well as through contact with dyslexia associations, counsellors for students with disabilities, and distributors of assistive technology. All participants had to be students, 18-40 years, monolingual Swedish-speaking, and not have any neurological, psychological o neuropsychological disorders. In addition to that, the participants in the DD-group had to have diagnosed dyslexia. Participants were interviewed prior to testing about language and reading development, heredity and difficulties with concentration, impulse control, and hyperactivity. All participants in the DD-group had a history of difficulties with reading and/or writing. In the TD-group, two participants stated they had difficulties with reading in lower elementary school. Remaining participants in the TD-group did not state any earlier difficulties. No one in the TD-group stated difficulties regarding difficulties with concentration, impulse control, and hyperactivity. In the DD-group, two participants 8
reported having difficulties concentrating only when reading, one stated difficulties only when they were younger, and one stated difficulties concentrating (not specified when) but had gone through formal assessment and did not qualify for a diagnosis (such as ADHD). 2.1.1. Demographic characteristics The participants performed a test battery distributed over two days, which included tests of verbal fluency, reading ability, phonological awareness, LTM, and non-verbal IQ. See Table 1 for group level descriptive statistics and results on the included tests. The results on the LTM tasks were analysed and reported separately in student theses (Hällgren & Shareef, 2015; Pierre & Toreheim, 2014). The two groups did not differ significantly in sex, age, level of higher education, or nonverbal IQ (performance IQ, PIQ, examined with SPM+ Raven s Standard Progressive Matrices Plus Version, Raven, 2000). The DD-group had significantly lower results on all the tests in the test battery compared to the TD-group, which is in line with findings on difficulties generally related to dyslexia. To confirm that the DD-group had reading difficulties compared to the TD-group, reading ability was assessed with timed tests of orthographic reading, phonological decoding (Åke Olofssons ordavkodningstest, Olofsson, 1994), and reading fluency (DLS reading speed: 7 th grade-first year of upper secondary school, Järpsten, 2002). Orthographic reading was assessed by asking the participants to underline the correctly spelled word of a word pair, where the words were phonologically alike but orthographically different (e g: taxi-*taksi). The maximum score was 120. In the phonological decoding test, the participant was asked to choose one non-word, out of three or four non-words, that sounds like a real word despite it being spelled wrong (e g: *vasp, jus, and *sorf, where jus is pronounced like the word ljus, meaning candle or bright). The maximum score was 80. The participants had two minutes to perform each task. Reading fluency was assessed through having the participants read a continuous text during four minutes with 36 blanks where words were missing. In those blanks there were three suggested words, and the participant was asked to choose the word that was suitable in the context. In addition to reading ability, participants performed tasks assessing phonological awareness, RAN, and phonological STM. Phonological awareness was assessed with Paulin s test of phonological awareness (Andersson & Bergggren, 2013; Berggren, 2013; Paulin, 1997). The test has a maximum score of 50 and consists of five parts; phoneme deletion, deletion of a sequence of phonemes, reversed phoneme sequences in words, reversed phoneme sequences in non-words, and spoonerisms (Andersson & Berggren, 2013; Chard & Dickson, 1999; Kamhi & Catts, 2012). A Quick Test of Cognitive Speed (AQT, Wiig, Nielsen, Minthon, & Warkentin, 2002) was used to examine RAN. The test requires the continuous naming of 40 figures with different shapes and colours and is assessed in three separate tests (colour-naming, shape-naming, and colour-shapenaming). The naming speed on the colour-shape-naming task is used as a measure of RAN (Wiig et al., 2002). To examine phonological STM the participants were to listen to and repeat 24 non-words (Wass, Ibertsson, Sahlén, Lyxell, Hällgren, & Larsby, 2005). The non-words increased in difficulty regarding the amount of syllables and consonant clusters, including consonant sequences that are both allowed as well as prohibited in Swedish. The 24 words contained a total of 120 consonants, and points were given when 9
the consonants were repeated in the right order. The result of two DD-participants on the non-word repetition were removed due to technical issues. Table 1. Descriptive statistics on group level regarding participant s age, semesters of higher education, PIQ, and results on the test battery. Values reported in the table are number of participants (n), mean (M), standard deviation (SD), effect size calculated with Cohen s d, and the values of p and t from a two-tailed unpaired t-test for both groups. Due to ceiling effects in the TD-group, the assumption of normality was not met in Paulin s test of phonological awareness. Values reported are p and U from a Mann-Whitney U- test. DD = developmental dyslexia. TD = typical development, control group. T D n M SD D D TD DD TD DD t d p Age 26 16 23.4 24.3 2.2 3.0-1.17.34.25 Higher education, number of semesters studied 26 16 4.8 5.9 2.9 2.4-1.29.41.21 PIQ (Ravens SPM+) 26 16 119.2 114.6 17.4 20.0.79.25.44 Orthographic reading (Olofsson, 1994) 26 16 102.4 73.3 15.1 21.5 5.15 1.57 <.001** Phonological decoding (Olofsson, 1994) 26 16 31.0 16.8 8.3 6.1 5.92 1.95 <.001** Reading fluency (Järpsten, 2004) 26 16 30.9 21.8 4.7 4.9 6.06 1.90 <.001** Phonological awareness (Paulin, 1997) 26 16 46.7 34.4 4.0 10.2 U=31 1.59 <.001** Phonological memory (non-word repetition) 26 14 95.6 92.2 2.3 3.1 3.95 1.25 <.001** RAN (AQT colour and shapes) 26 16 51.7 59.6 7.9 8.9-2.97 0.94.005* *p <.05, **p <.001 2.2. Stimuli and procedure The word fluency tasks that were examined were letter fluency (for the letters F, A, and S), semantic fluency of animals, and action fluency (Tallberg et al., 2008). The participants were instructed to produce as many words as possible during one minute for each letter and category. The instructions were read aloud prior to each fluency task to secure that all participants got the same oral and written information. For the letter fluency task (FAS), the participants were asked to say as many words as possible that begin with each letter, and they were timed when they first heard the letter. For the semantic fluency task (animals) they were informed that they were going to say as many words as possible that belong to a specific category. The timing started when they heard the category. For the action fluency task (verbs) the participants were asked to say as many things as possible that one can do. The timing started when they were asked to start. They were told that they were not scored for cities or names, repeated words, or affixed or compound words with the same root. The verbal fluency tasks were performed along with the other tests in the test battery. The testing was distributed and performed during two consecutive days in a quiet room. The first day started with an initial interview and computerised LTM tasks, followed by test of orthographic reading, phonological decoding, RAN, non-word repetition, and phonological awareness. Day two also started with a short interview and LTM tasks, followed by test of reading speed, verbal fluency and PIQ. 10
2.3. Data analysis 2.3.1. Combined total reading score For data reduction purposes, a combined total reading score was calculated. Reading ability is best assessed by tests of word decoding and reading fluency (Tunmer & Greaney, 2010). To create a total reading score, the results on the tests reading fluency, phonological decoding, and orthographic decoding were used. The results on the reading tests were converted to standard scores (z-scores), and the combined total reading score was constituted by the mean z-score for each participant. The combined total reading score will be referred to as reading ability in this article. In order to examine to what extent the three reading tests measured similar abilities, two control analyses were conducted: correlation analyses and factor analysis. Correlation analyses showed that the results on the reading tests were significantly correlated, but with low to moderate strength of association (phonological decoding orthographic decoding r =.39, p <.01; phonological decoding reading fluency r =.43, p <.01; orthographic decoding reading fluency r =.69, p <.001). The factor analysis showed that the three reading tasks contributed to the extracted factor (orthographic decoding =.87, phonological decoding =.70, and reading fluency =.88). Together they accounted for 67% of the total variance in reading ability. 2.3.2. Statistical analyses To examine potential group differences between DD and TD in verbal fluency, and to answer the first research question, a two-tailed independent t-test was performed. Effect size was measured with Cohen s d where d =.20 is a small effect, d =.50 is medium, and d =.80 is large (Cohen, 1992). The second research question regarding correlations between the semantic, action, and letter fluency tasks was addressed by using Pearson s correlation analysis. In examining the third and fourth research questions, the verbal fluency tasks ability to predict variance in reading ability, multiple linear regression analyses were conducted with reading ability as dependent variable. In the multiple linear regression with the enter method, the three fluency tasks (letter, action, and semantic fluency) were the predictor variables. In the backward elimination regression, the predictor variables were the verbal fluency tasks, RAN and phonological awareness. The backward elimination regression included all predictor variables in the first step and removed one variable at the time whose loss gave the least statistically significant change in the model fit. Prior to analysis the data was checked for outliers, multicollinearity (controlled with variance inflation factor, VIF, and tolerance), and normal distribution of errors. The data met the assumptions and had no outliers, the measures had values of VIF < 2 and tolerance >.1, and had approximately normally distributed errors. The analyses were conducted with the statistical software MiniTab 17 trial version and IBM SPSS Statistics version 22. 2.4. Ethics statement The study followed guidelines for master students from the Speech Language Pathology Program at Uppsala University. The participants received information about the general aim and the proceedings of the study, that participation is voluntary and could be interrupted without explanation. Informed written consent was given and the participants received two cinema tickets for their participation. 11
3. Results 3.1. Group differences in verbal fluency To examine potential group differences (DD and TD) in verbal fluency, 2-tailed independent t-tests were performed for semantic, action, and letter fluency. The results for each fluency task, indicated by total number of correct responses during one minute, are shown in table 2. The result on the letter fluency task is the combined number of words produced for all three letters. Table 2. Results on the tasks letter fluency (FAS), semantic fluency (animals), and action fluency (verbs), note that the result on the letter fluency task is the total amount of words produced for all three letters F, A, and S. Values reported in the table are number of participants (n), mean (M), standard deviation (SD), effect size calculated with Cohen s d, and the values of p and t from a two-tailed unpaired t-test for both groups. DD = developmental dyslexia. TD = typical development, control group. n M SD T D TD DD TD DD t d p D D Letter fluency, FAS 26 16 48.8 38.4 10.0 10.4 3.21 1.02.003* Semantic fluency, animals 26 16 26.7 23.6 4.6 3.0 2.39.80.02* Action fluency, verb 26 16 23.1 18.3 4.6 5.7 3.04.93.004* *p<.05 3.2. Correlation between the fluency tasks To examine the relation between the semantic, action, and letter fluency tasks, correlation analyses were conducted. There was a significant, but weak, correlation between action letter fluency (r =.41, p =.007), but no significant correlations between either semantic letter fluency (r =.09, p =.57), or action semantic fluency (r =.12, p =.45). 3.3. Verbal fluency as a predictor of reading ability A multiple linear regression with the enter method was carried out to examine the independent contribution of the fluency tasks as predictors of reading performance. All predictors were entered to the model simultaneously. The dependent variable was reading ability, and the predictor variables were the semantic, action, and letter fluency tasks. The regression suggests that the variation in reading ability could be predicted by the results on the fluency tasks (F(3, 38) = 11.03, p <.001) with an explained adjusted variance of 42 % (R 2 =.47, R 2 Adjusted =.42). The fluency tasks that uniquely contributed to predicting reading ability were action fluency (β =.55, p =.0002) and semantic fluency (β =.25, p =.04), but not letter fluency (β =.11, p =.39). To examine the three fluency tasks contribution to predicting reading ability along with phonological awareness and RAN, a backward elimination regression was conducted with the five mentioned tests as predictive variables. The dependent variable was reading ability. The backward regression analysis enables all variables to be considered at the start, deleting the least significant variable, one at a time, at the chosen α-level =.1 (or p- 12
to-remove). The standard significance level to remove is set to.05 or slightly higher, usually.10, to not risk important variables being eliminated. The results from the analysis are presented in Table 3. Table 3. Results of the stepwise backward elimination linear regression, including the combined reading score as a dependent variable, and the three fluency tasks, phonological awareness, and RAN as the predictor variables. Values reported in the table are the significance level of each variable and the final model (p), the standardized β-coefficient (β), as well as the coefficient of determination (R 2 and adjusted R 2 ). Reading ability Predictor variables β p R 2 R 2 adj Step 1 (all variables included) 55.0 % 48.7 % Step 2 Step 3 Letter fluency Semantic fluency Action fluency Phon. Awareness RAN Semantic fluency Action fluency Phon. Awareness RAN Action fluency Phon. Awareness RAN Step 4, final model Action fluency Phon. Awareness *p<.05, α-level =.1.04.11.41.03 -.01.11.44.03 -.02.45.03 -.02.42.04.72.35.002*.06.39.36 <.000*.06.26 <.000*.04*.11 <.000*.001*.004* 54.8 % 50.0 % 53.8 % 50.1 % 50.5 % 48.0 % Further, in order to examine how much of the variance in reading ability could be explained by each fluency task, the correlations between the total reading score and the fluency tasks were calculated. The variance in reading ability (r 2 ) was explained to 39 % by action fluency, 13 % by letter fluency, and 11 % by semantic fluency. The correlations are visualised in scatter plots in Figure 1. 13
Figure 1. Scatter plots displaying the correlations (Pearson s r) between reading ability and the three verbal fluency tests action fluency, letter fluency, and semantic fluency. Values are presented in z-scores. The results of the participants in the TD group are plotted as circles, and as squares in the DD-group. 4. Discussion The aim of this study was to examine semantic, action, and letter verbal fluency in students in higher education with and without dyslexia. The aim was also to examine how the verbal fluency tasks correlate with each other, as well as if they could contribute to predicting reading ability alone and in addition to phonological awareness and RAN. 4.1. Group performances in verbal fluency The overall finding of this study was that university students with dyslexia perform poorer on all three verbal fluency tasks. These findings are in line with some of the earlier studies on this population that have indicated an impaired verbal fluency ability. The differences between the groups might reflect the frontally regulated executive control needed to 14
perform the tasks, which individuals with dyslexia may struggle with due to the association with multiple cognitive deficits (Pennington, 2006; Pennington & Bishop, 2009). Additionally, verbal fluency has been found to occur lateralized to the left hemisphere (Gaillard et al., 2003) with an increasing lateralisation with age (Holland et al., 2001). This coincides with the atypical lateralization hypothesis in dyslexia, where studies have found that typically lateralized abilities are less lateralized in persons with dyslexia (Habib, 2000; Vanderauwera et al., 2016; for a general discussion, see Kershner, 2015). This atypical pattern, specifically less left-lateralised activation, has been found in individuals with dyslexia during performance of a silent letter fluency task (Illingworth & Bishop, 2009). However, it is important to keep in mind that the results of the present study are based on behavioural assessments from a verbal fluency task without supplementary brain imaging. Further, considering that higher education has an association with enhanced performance on all fluency tasks (Moraes et al., 2013; Tallberg et al., 2008), one might conclude that the students in the DD-group would have had the opportunity to reach an adequate level in verbal fluency performance. However, this was not the case. This might be explained by general difficulties in verbal fluency that can co-occur with dyslexia. Higher education was suggested to be associated with larger vocabulary and greater metalinguistic awareness (see Moraes et al., 2013); although, studies have shown that these abilities might be affected in dyslexia (Elbro & Arnbak, 1996; Lyon et al., 2003; Pennington et al., 1990). In the correlation analyses, letter and action fluency were the only two tasks that correlated weakly to each other (r =.41, p =.007). Letter and action fluency are more frontally demanding than semantic fluency; namely, they are suggested to activate frontal and frontro-striatal cortical areas respectively. However, semantic fluency did not correlate to action or letter fluency. This result points to the importance of considering these three verbal fluency tasks as distinct tasks with associations to partially separate cognitive functions and cortical areas (Mummery et al., 1996; Shao et al., 2014). 4.2. Verbal fluency tasks as predictors of reading ability To examine if the fluency tasks could predict variance in reading ability, two multiple linear regressions were conducted with reading ability as a dependent variable in both. The first multiple linear regression with the enter method had semantic, action, and letter fluency as predictor variables. It showed that action fluency was the strongest significant predictor followed by semantic fluency, while letter fluency could not predict reading ability. While letter fluency was significantly impaired in the dyslexia group, the findings from this analysis suggest that letter fluency loses unique predictive power when action fluency is added. This indicates that letter and action fluency might explain variance in reading ability in a similar way, which is in line with the suggested cortical and cognitive underpinnings. Frontal areas are relatively more involved in both action and letter fluency, compared to semantic fluency. Further, a backward elimination regression was conducted with phonological awareness and RAN as predictors, in addition to the three fluency tasks. This was to examine if the fluency tasks could contribute with unique predictive value in reading ability in addition to the two abilities that are usually found to be impaired in dyslexia. The backward elimination regression started with all variables included (step 1), resulting in action 15
fluency being the only significant predictor of reading ability. At the last and 4 th step, the backward elimination model found that the remaining significant predictor variables were action fluency and phonological awareness, with an explained total variance of 48 %. Where action fluency had a stronger standardized value (β =.42) than phonological awareness (β =.04), contributing more strongly to the variance in reading ability than phonological awareness. This might be explained by studies that have found that reading exposure in adults with dyslexia might improve performance on some tasks of phonological awareness (Bishop & Snowling, 2004; Furnes & Samuelsson, 2011). 4.2.1. The role of action fluency in dyslexia The results from both regression analyses indicate that action fluency contributed with unique variance to, and prediction of reading ability. As mentioned before, this result does not exclude the importance of letter fluency in dyslexia, where impairments have been suggested by several studies, including this one. Rather, it proposes that action fluency has enhanced predictive ability when it comes to differences in reading ability. The backward elimination regression further reinforces the role of action fluency as a unique predictive variable, together with phonological awareness. Correlating each fluency task with reading ability showed that action fluency could explain 39 % of the variance in reading ability (r 2 ), compared to 13 % by letter and 11 % by semantic fluency. Viewing reading as a compound ability that includes several neural connections and cognitive functions, finding that action fluency explained 39 % of the variance is rather unexpected. A study of McGrath et al. (2011) showed that most cognitive processes can predict reading ability when observing them separately, but when taking all of them into account, only processing speed can significantly predict impaired word reading. McDowd et al. (2012) studied older adults with and without Parkinson s disease and concluded that speed of processing underpins verbal fluency in general. However, McDowd and colleague s results also indicated that action fluency performance was relatively more impaired in individuals with Parkinson s disease, a disease linked to fronto-striatal impairment. They do note and discuss this matter in their study, regardless, they conclude that action fluency was still more closely aligned with speed of processing. The results of this study indicate that action fluency draws on cognitive functions that differ from letter and semantic fluency. The findings also point to action fluency demanding other cognitive functions that are not captured by abilities such as RAN and phonological awareness. The association of fronto-striatal functions with both action fluency and dyslexia could serve as an explanation for these results. In line with the PDH as proposed by Ullman and Pierpoint (2005), it is commonly reported that implicit sequence learning, which is underpinned by the fronto-striatal areas, is impaired in dyslexia (Hancock, Richlan & Hoeft, 2016; Howard, Howard, Japikse & Eden, 2006; Laasonen et al., 2013; Lum, Ullman & Conti-Ramsden, 2013; Nicolson & Fawcett, 2007). 4.2.2. RAN as an eliminated predictor variable RAN was removed in the 3 rd step of the backward elimination regression at a significance level of p =.11. Considering the importance of RAN in dyslexia, these results are vital to emphasise. Due to the versatile and complex nature of reading, as well as the uncertainties of the exact nature of deficits in RAN in dyslexia, these results might be discussed from different perspectives. 16
The type of RAN-task used in this study included the naming of colours and shapes, which has been found to be impaired in adults with dyslexia, along with alphanumeric and object RAN (Felton et al., 1990). Christopher et al. (2012) found that alphanumeric RAN could predict reading ability after speed of processing was controlled for, but that was not the case for non-alphanumeric RAN in children. However, although impairments in RAN has showed to be persistent with age (Vukovic et al., 2004), it appears to have a greater predictive ability in younger children (Hulslander, Olson, Willcutt, & Wadsworth, 2010; Wolf et al., 2000). It is also worth noting that some research has found that RAN has a greater predictive power for poorer readers than non-impaired readers (Lervåg, Bråten, & Hulme, 2009; Scarborough, 1998). This is hypothesised to devolve upon a curved relationship, where RAN has a steep rise at lower reading ability and flattens out at higher reading ability levels (Kirby, Georgiou, Martinussen, & Parrila, 2010). This could affect the results in this study since all participants results were calculated simultaneously in the regression analysis, and the TD-group was larger than the DD-group. One perspective that could explain why RAN did not contribute with unique variance in the final regression model is the theory that impaired RAN is a part of a phonological deficit (as suggested by Wagner & Torgesen, 1987). However, Melby-Lervåg et al. (2012) make a distinction between tasks of implicit and explicit phonological processing. They conclude that the phonological awareness task and RAN tap different phonological processes, as well as relate to different abilities respectively, such as reading and spelling (Furnes & Samuelsson, 2011). On the other hand, Wolf and Bowers (1999) suggest that RAN is independent from phonological processing. Studies report varying associations between RAN and different aspects of reading ability. For instance, RAN is suggested to be more closely related to orthographic than phonological word decoding in children (Manis, Doi & Bhadha 2000; Sunseth & Bowers, 2002). Other studies report that RAN correlates more with reading fluency than orthographic word decoding (Bowers, 2001; Schatschneider, Fletcher, Francis, Carlson, & Foorman, 2002). However, in the present study, reading ability was based on the combined total reading score, which consisted of three reading factors that correlated weakly-moderately to each other. The correlations showed that orthographic decoding had a moderate correlation to reading fluency (r =.69). Consequently, not separating the reading tests might have affected the predictive power of RAN in the backward elimination regression. Lastly, considering the 3 rd step in the backward elimination regression, including RAN in the model leads to a slightly higher explained variation (R 2 adjusted) of 50.1 %, compared to 48 % on the 4 th and last step. This difference is negligible but interesting, nevertheless, as it suggests that RAN has a slight contribution to predicting variance in reading ability in students, in addition to action fluency and phonological awareness. However, RAN had a weak standardized value (β = -.2) compared to action fluency (β =.42), the α-level was set at p =.10 and thus, this contribution was not significant. 4.3. Methodological discussion and future research Among the large body of studies on verbal fluency ability and cognitive abilities in different populations, the results of this study contribute by pointing out the role of action fluency in relation to reading ability. In this study, phonological decoding, orthographic decoding, and reading fluency were combined into one measure of reading ability. Due 17
to reading ability being a versatile and compound cognitive ability, studying the three tasks separately in relation to verbal fluency could be motivated. This will be in order to rule out how the different verbal fluency tasks further can explain specific reading processes. It is also of value to examine other cognitive functions in addition to phonological awareness and RAN in this population, where for instance processing speed has a central function. This could help define the role of verbal fluency in relation to dyslexia and reading ability and take suggested underlying processes into account. The population of students with dyslexia is thought to help shed light on verbal fluency ability when having had a possibility to expand ones vocabulary. It would be of interest to include more participants and map their previous reading ability. This enables an analysis of the predictive ability of verbal fluency on a larger spectrum of reading ability. Further, it would be of interest to examine action fluency in children, both prior to and after reading acquisition, to rule out the effect of reading on neural connections. Studies have aimed to examine how different ways of measuring verbal fluency can contribute to clearer understanding of the different underlying executive functions. One example is to analyse verbal fluency performance based on clustering and swtiching, which are suggested to have different underpinnings regarding executive functioning. McDowd et al. (2011) found no differences between groups of young and older adults when it came to number and sizes of clusters, or the group s ability to shift between the clusters. Their results indicate that speed of processing was strongly associated with the number of produced clusters. There is almost no research on switching and clustering in dyslexia. The results of Mielnik et al. (2015) and Spark-Smith et al. (2017) suggested that switching might be difficult in students with dyslexia. Therefore, it might be of interest to further examine clustering and switching in action fluency in individuals with dyslexia and their relation to reading ability and phonological processing. In addition to having a theoretical importance, the results of this study could be of clinical significance. The continuous evaluation of clinical assessments of dyslexia is of great importance; therefore, evaluating the use of verbal fluency in assessments of dyslexia would preferably be provided in future research. This is particularly concerning action fluency, due to it being suggested as a separate measure of executive function, and has shown to have a unique role in reading ability in this study. 4.4. Summary and conclusion The findings of this study indicate that action fluency can uniquely predict variance in reading ability compared to semantic and letter fluency, even when taking phonological awareness and RAN into consideration. This study can neither confirm nor refute whether action fluency can be considered as a separate measure of cognitive function that cannot be measured by traditional tasks, as suggested by Piatt, Fields, Paolo, and Tröster (1999). However, considering the unique predictive ability of action fluency, it seems to have a theoretical role in dyslexia that needs to be further examined. Due to these findings, the action fluency task might also serve as a useful and efficient tool in clinical practice. This proposed contribution in clinical assessments needs to be further examined. The novel findings in this study points to the importance of more elaborate studies on action fluency in dyslexia and reading ability for a further understanding of dyslexia. 18
5. References (article) Alvarez, J. A., & Emory, E. (2006). Executive Function and the Frontal Lobes: A Meta-Analytic Review. Neuropsychology Review, 16, 17-42. Andersson, J., & Berggren, M. (2013). Paulin test av fonologisk medvetenhet: en normering samt utvärdering av testet och faktorer som kan påverka deltagarnas resultat. Magisterarbete, Lunds Universitet. Andreou, G., & Trott, K. (2013). Verbal fluency in adults diagnosed with attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD) in childhood. ADHD Attention Deficit and Hyperactivity Disorders, 5, 343-351. Araújo, S., Reis, A., Petersson, K. M., & Faísca, L. (2014). Rapid automatized naming and reading performance: a meta-analysis. Journal of educational psychology, doi: 10.1037/edu0000006. Ardila, A., Ostrosky-Solís, F., & Bernal, B. (2006). Cognitive testing toward the future: the example of semantic verbal fluency (ANIMALS). International journal of psychology, 41, 324-332. Audenaert, K., Brans, B., Laere, K. M., Lahorte, P., Versijpt, J., Heeringen, K. V., Dierickx, R. (2000). Verbal fluency as a prefrontal activation probe: a validation study usin 99mTc-ECD brain SPET. European Journal of Nuclear Medicine, 27, 1800-1808. Azambuja, M. J., Haddad, M. S., Radanovic, M., Barbosa, E. R., & Mansur, L. L. (2007). Semantic, phonologic, and verb fluency in Huntington's disease. Dementia & Neuropsychologia, 1, 381-385. Baldo, J. V., Scwartz, S., Wilkins, D., & Dronkers, N. F. (2006). Role of frontal versus temporal cortex in verbal fluency as revealed by voxel-based lexion symtom mapping. Journals of the international neuropsychological society, 12, 896-900. Baldo, J. V., & Shimamura, A. P. (1998). Letter and category fluency in patients with frontal lobe lesions. Neuropsychology, 12, 259-267. Barry, D. (2008). FAS and CFL Forms of Verbal Fluency Differ in Difficulty: A Meta-analytic Study. Applied Neuropsychology, 15, 97-106. Benton, A. L. (1968). Differential behavioural effects in frontal lobe disease. Neuropsychologia, 6, 53-60. Berggren, A. (2013). Normering av tre test av fonologisk bearbetningsförmåga hos elever i årskurs 8. Magisterarbete, Karolinska institutet. Binder, J. R., Desai, R. H., Graves,W. W., and Conant, L. L. (2009). Where Is the Semantic System? A Critical Review and Meta-Analysis of 120 Functional Neuroimaging Studies. Cerebral Cortex, 19, 2767 2796 Bishop, D., & Snowling, M. J. (2004) Developmental Dyslexia and Specific Language Impairment: Same or Different? Psychological Bulletin, 130, 6, 858 886. Brosnan, M., Demetre, J., Hamill, S., Robson, K., Shepherd, H., & Cody, G. (2002). Executive functioning in adults and children with developmental dyslexia. Neuropsychologia, 40, 2144-4155. Caño, A., Hernández, M., Ivanova, I., Juncadella, M., Gascón-Bayarric, J., Reñéc, R., & Costa, A. (2010). When one can write SALTO as noun but not as verb: A grammatical category-specific, modalityspecific deficit. Brain and Language, 114, 26-42. Caramazza, A., & Hillis, A. E. (1991). Lexical organization of nouns and verbs in the brain. Nature, 349, 788-790. Catts, H. W. (1989). Phonological processing deficits and reading disabilities. In A. Kamhi & H. Catts (Eds.), Reading disabilities: A developmental language perspective (pp. 101 132). Boston: Allyn & Bacon. Catts, H. W., Gillispie, M., Leonard, L. B., Kail, R.V, & Miller, C. A. (2002). The role of speed of processing, rapid naming, and phonological awareness in reading achievement. Journal of Learning Disabilities, 35, 509-24. Chan D., Fox, N. C., Scahill, R. I., Crum, W. R., Whitwell, J. L., Leschziner, G., Rossor, A. M., Stevens, J. M., Cipolotti, L., & Rossor, M. N. (2001). Patterns of temporal lobe atrophy in semantic dementia and Alzheimer's disease. Annals of Neurology, 49, 433-442. Chard, D. J., & Dickson, S. V. (1999). Phonological Awareness: instructional and assessment guidelines. Intervention in school and clinic, 34, 261-270. Christopher, M. E., Miyake, A., Keenan, J. M., Pennington, B., DeFries, J. C., Wadsworth, S. J., Willcutt, E., & Olson, R. K. (2012). Predicting word reading and comprehension with executive function and 19
speed measures across development: A latent variable analysis. Journal of Experimental Psychology: General, 141, 470 488. Cohen, J. (1992). A power primer. Psychological bulletin, 112, 155-159. Cohen, M. J., Morgan, A. M., Vaughn, M., Riccio, C. A., & Hall, J. (1999). Verbal fluency in children: developmental issues and differential validity in distinguishing children with attention-deficit hyperactivity disorder and two subtypes of dyslexia. Archives of clinical neuropsychology, 14, 433-443. Crawford, J. R., Obonsawin, M. C., & Bremner, M. (1993). Frontal lobe impairment in schizophrenia: relationship to intellectual functioning. Psychological Medicine, 23, 787-790. Damasio, H., Tranel, D., Grabowski, T., Adolphs, R., & Damasio. A. (2004). Neural systems behind word and concept retrieval. Cognition, 92, 179-229. Davis, C., Heidler-Gary, J., Gottesman, R. F., Crinion, J., Newhart, M., Moghekar, A.,... & Hillis, A. E. (2010). Action versus animal naming fluency in subcortical dementia, frontal dementias, and Alzheimer's disease. Neurocase, 16, 259-266. Delbeuck, X., Debachy, B., Pasquier, F., & Moroni, C. (2012). A ction and noun fluency testing to distinguish between Alzheimer's disease and dementia with Lewy bodies. Journal of Clinical and Experimental Neuropsychology, 35, 259-268. Elbro, C., & Arnbak, E. (1996). The role of morpheme recognition and morphological awareness in dyslexia. Annals of dyslexia, 46, 209-240. Elbro, C., Nielsen, I., & Petersen, D. K. (1994). Dyslexia in Adults: Evidens for Deficits in Non-work Reading and in the Phonological Representation of Lexical Items. Annals of Dyslexia, 44, 205-226. Elliott, J. G., Grigorenko, E. L. (2014). The Dyslexia Debate (1 st ed.). New York, NY: Cambridge University Press. Fawcett, A., & Nicolson, R. (2004). Dyslexia: the role of the cerebellum. Electronic journal of research in educational psychology, 2, 35 58. Felton, R. H., Naylor, C. E., & Woods, F. B. (1990). Neuropsychological profile of adult dyslexics. Brain and Language, 39, 485-497. Fisk, J. E., & Sharp, C. A. (2004). Age-related impairment in executive functioning: updating, inhibition, shifting, and access. Journal of Clinical and Experimental Neuropsychology, 26, 874-890. Frith, U., Landerl, K., & Frith, C. (1995). Dyslexia and verbal fluency: more evidence for a phonological deficit. Dyslexia, 1, 2-11. Furnes, B., & Samuelsson, S. (2011). Phonological Awareness and Rapid Automatized Naming Predicting Early Development in Reading and Spelling: Results from a Cross-Linguistic Longitudinal Study. Learning and Individual Differences, 21, 85-95. Galaburda, A. M. (2006). Advances in cross-level research. In G. D. Rosen (Ed.), The Dyslexic brain: New pathways in neuroscience discovery (pp. 329-354). New York: Psychology Press. Gaillard, W. D., Sachs, B. C., Whitnah, J. R., Ahmad, Z., Balsamo, L. M., Petrella, J. R., Braniecki, S. H., McKinney, C. M., Hunter, K., Xu, B., / Grandin, C. B. (2003). Developmental aspects of language processing: fmri of verbal fluency in children and adults. Human brain mapping, 18, 176-185. Georgiou, G. K., Parrila, R., Cui, Y., & Papadopoulus, T. C. (2013). Why is rapid automatized naming related to reading?. Journal of experimental child psychology, in press. González-Scarano, F., & Martín-García, J. (2005). The neuropathogenesis of AIDS. Nature Reviews Immunology, 5, 69-81. Habib, M. (2000). The neurological basis of developmental dyslexia. An overview and working hypothesis. Brain, 123, 2373-2399. Hancock, R., Richlan, F., & Hoeft, F. (2016) Possible roles for fronto-striatal circuits in reading disorder. Neuroscience & Biobehavioural Reviews, 72, 243-260. Harrison, J. E., Buxton, P., Husain, M., & Wise, R. (2000). Short test of semantic and phonological fluency: normal performance, validity and test-retest reliability. British Journal of Clinical Psychology, 39, 181-191. Hatcher, J., Snowling, M. J., & Griffiths, Y. M. (2002). Cognitive assesment of dyslexic student in higher education. British Journal of Educational Psychology, 72, 199-133. Henry, J. D., Crawford, J. R., & Phillips, L. H. (2004). Verbal fluency performance in dementia of the Alzheimer s type: a meta-analysis. Neuropsychologia, 42, 1212-1222. 20
Hodges, J. R., Salmon, D. P., & Butters, N. (1990). Differential impairment of semantic and episodic memory in Alzheimer's and Huntington's diseases: a controlled prospective study. Journal of Neurology, Neurosurgery & Psychiatry, 53, 1089-1095. Holland, S. K., Plante, E., Weber Byars, A., Strawsurg, R. H., Schmithhorst, V. J., & Ball Jr, W. S. (2001). Normal fmri brain activation patterns in children performing a verb generation task. Neuroimage, 14, 837-843. Howard, J. H. Jr., Howard, D. V., Japikse, K. C., & Eden, G. F. (2006). Dyslexics are impaired on implicit higher-order sequence learning, but not on implicit spatial context learning. Neuropsychologia, 44, 1131-1144. Hsieh, C., Swanson, H. L. (2009). Reading Disabilities in Adults: A Selective Meta-Analysis of the Literature. Review of Educational Research, 79, 1362 1390. Hulslander, J., Olson, R. K., Willcutt, E. G., & Wadsworth, S. J. (2010). Longitudinal stability of readingrelated skills and their prediction of reading development. Scientific Studies of Reading, 14, 111 136. Hällgren, M., & Shareef, Z. (2015). Deklarativt minne hos universitetsstuderande med dyslexi: Undersökning av igenkänningsminne efter oavsiktlig inkodning. Master's Thesis: Uppsala universitet. Illingworth, S. Bishop, D. V. M. (2009). Atypical cerebral lateralisation in adults with compensated developmental dyslexia demonstrated using functional transcranial Doppler ultrasound. Brain and Language, 111, 61 65. Indefrey, P., & Levelt, W. J. M. (2000). The neural correlates of language production. In M. Gazzaniga (Ed.), The new cognitive neurosciences. Cambridge, MA: MIT Press. Iudicello, J. E., Woods, S. P., Parsons, T. D., & Moran, L. M. (2007). Verbal fluency in HIV infection: A meta-anaytic review. Journal of the International Neuropsychological Society, 13, 183-189. Järpsten, B. (2002). DLS handledning för skolår 7-9 och år 1 i gymnasiet. Stockholm: Psykologiförlaget AB. Johnson, E. S., Humphrey, M., Mellard, D. F., Woods, K., & Swanson, H. L. (2010).Cognitive processing deficits and students with specific learning disabilities: A selective meta-analysis of the literature. Learning Disability Quarterly, 33, 3 18. Kamhi, A., & Catts, H. (2012). Language and reading disabilities (Tredje uppl.). Boston: Pearson Education. Kail, R. (1991). Developmental change in speed of processing during childhood and adolescence. Psychological Bulletin, 109, 490-501. Kemmerer, D. L. (2015). Cognitive Neuroscience of Language (1 st ed.). Psychology Press. Kemmerer, D., Rudrauf, D., Manzel, K., & Tranel, D. (2012). Behavioural patterns and lesion sites associated with impaired processing of lexical and conceptual knowledge of actions. Cortex, 48, 826 848. Kershner, J. R. (2015). A Mini-Review: Toward a Comprehensive Theory of Dyslexia, Journal of neurology and neuroscience, special issue, 1-6. Kirby, J. R., Georgiou, G. K., Martinussen, R., & Parrila, R. (2010). Naming Speed and Reading: From Prediction to Instruction. Reading research quaterly, 45, 341-362. Korhonen, T. T. (1995). The Persistence of Rapid Naming Problems in Children with Reading Disabilities: A Nine-Year Follow-up. Journal of Learning Disabilities, 28, 232-239. Laasonen, M., Väre, J., Oksanen-Hennah, H., Leppämäki, S., Tani, P., Harno, H.,... Cleeremans, A. (2014). Project DyAdd: Implicit learning in adult dyslexia and ADHD. Annals of Dyslexia, 64, 1 33. Lefly, D. L, & Pennington, B. F (1991). Spelling errors and reading fluency in compensated adult dyslexics. Annals of Dyslexia, 41, 141-162. Leonard, C. M., & Eckert, M. A. (2008). Asymmetry and dyslexia. Developmental Neuropsychology, 33, 663 681. Lervåg, A., Bråten, I., & Hulme, C. (2009). The cognitive and linguistic foundations of early reading development: A Norwegian latent variable longitudinal study. Developmental Psychology, 45, 764 781. Levelt, W. J. M., Roelofs, A., & Meyer, A. S. (1999). A theory of lexical access in speech production. Behavioral & Brain Sciences, 22, 1 75 Lezak, M., Howieson, D., Bigler, E., & Tranel, D. (2012). Neuropsychological Assessment (5 th ed.). New York, NY: Oxford University Press. 21
Lipowska, M., Bogdanowicz, M., & Bulinski, L. (2008). Language skills in children with ADHD and developmental dyslexia. Acta Neuropsychologica, 6, 369-379. Lum, J. A. G., Ullman, M. T., & Conti-Ramsden, G. (2013). Procedural learning is impaired in dyslexia: Evidence from a meta-analysis of serial reaction time studies. Research in Developmental Disabilities, 34, 3460-3476. Lyon, G. R., Fletcher, J. M., & Barnes, M. C. (2003). Learning disabilities. I: B. Mash, J., & Barkley, R. A. (red.). Child psychopathology (Andra upplagan, s. 520-586). New York: Guilford Press. Małgorzata, L., Bogdanowicz, M., & Leszek, B. (2008). Language skills in children with ADHD and developmental dyslexia. Neuropsychologica, 6, 369-379. Manis, F. R., Doi, L. M., & Bhadha, B. (2000). Naming speed, phonological awareness, and orthographic knowledge in second graders. Journal of Learning Disabilities, 33, 325 333. McDowd, J., Hoffman, L., Rozek, E., Lyons, K E., Pahwa, R., Burns, J., & Kemper, S. (2011). Understanding Verbal Fluency in Healthy Aging, Alzheimer s disease, and Parkinson s disease. Neuropsychology, 25, 210-225. McGrath, L. M., Pennington, B. F., Shanahan, M. A., Santerre-Lemmon, L. E., Barnard, H. D., Willcutt, E. G., DeFries, J. C., & Olson R. K. (2011). A multiple deficit model of Reading Disability and Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder: Searching for shared cognitive deficits. Journal of child psychology and psychiatry, 52, 547-557. McKeith, I. G., Boeve, B. F., Dickson, D. W., Halliday, G., Taylor, J. P., Weintraub, D., Aarsland, D.,... Kosaka, K. (2017). Diagnosis and management of dementia with Lewy bodies: Fourth consensus report of the DLB Consortium. Neurology. doi: 10.1212/WNL.0000000000004058. [Epub ahead of print] Melby-Lervåg, M., Lyster, S., & Hulme, C. (2012). Phonological skills and their role in learning to read: A meta-analytic review. Psychological Bulletin, 138, 322 352. Messer, D., & Dockrell, J. E. (2013). Children with word finding difficulties: Continuities and profiles of abilities. First language, 0, 1-16. Mielnik, A., Lockiewicz, M., & Bogdanowicz, M. (2015). Semantic and phonological verbal fluency in students with dyslexia. Neuropsychologica, 13, 253-266. Miyake, A., & Friedman, N. P. (2012). The Nature and Organization of Individual Differences in Executive Functions: Four General Conclusions. Current Directions in Psychological Science, 21, 8-14. Moraes, A. L., Guimarães, L. S. P., Joanette, Y., Parente, M. A. M. P., Fonseca, R. P., Almeida, R. M. M. (2013) Effect of Aging, Education, Reading and Writing, Semantic Processing and Depression Symptoms on Verbal Fluency. Psichologia: Reflexão e Crìtica, 26, 680-690. Mummery, C. J., Patterson, K., Hogdes, J. R., & Wise, R. J. S. (1996). Generation "tiger" as an animal name or a word beginning with t: differences in brain activation. Proceeding of the royal society of London, 263, 989-995. Mätzig, S., Druks, J., Masterson, J., & Vigliocco, G. (2009). Noun and verb differences in picture naming: Past studies and new evidence. Cortex, 45, 738 758. National Reading Panel (2000). Teaching children to read: An evidence-based assessment of the scientific research literature on reading and its implications for reading instruction. Nedladdad 4 november från http://www.nichd.nih.gov/publications/nrp/report.cfm Newcombe, F. (1969). Missle Wounds of the Brain. A Study of Psychological Deficits. London: Oxford University Press. Nicolson, R. I., & Fawcett, A. J. (1994). Reaction times and dyslexia. The Quarterly Journal of Experimental Psychology A, 47, 29-48. Nicolson, R. I., Fawcett, A. J. (2007). Procedural learning difficulties: reuniting the developmental disorders? Trends in neuroscience, 30, 135-141. Nicolson, R. I., Fawcett, A. J., Dean, P. (2001). Developmental dyslexia: the cerebellar deficit hypothesis. Trends in Neurosciences, 24, 508-511. Nithart, C., Demont, E., Majerus, S., Leybaert, J., Poncelet, M., & Metz-Lutz, M. N. (2009). Reading disabilities in SLI and dyslexia result from distinct phonological impairments. Developmental Neuropsychology, 34, 296-311. Olofsson, Å. (1994). Ordavkodning: mätning av fonologisk och ortografisk ordavkodningsförmåga. Östersund: Läspedagogiskt centrum. 22
Orban, P., Lungu, O., & Doyon, J. (2008). Motor Sequence Learning and Developmental Dyslexia. Annals of the New York Academy of Sciences, 1145, 151-172. Paulin, M. (1997). Fonologisk medvetenhet och läsning hos normalspråkiga barn i årskurs 5. Magisterarbete, Karolinska Institutet. Pazzaglia, F., Cornoldi, C., & Tressoldi, P. E. (1993). Learning to read: Evidence on the distinction between decoding and comprehension skills. European Journal of Psychology of Education, 3, 247-258. Pennington, B. F. (2006). From single to multiple deficit models of developmental disorders. Cognition, 101, 385-413. Pennington, B. F., & Bishop, D.V.M. (2009). Relations among speech, language, and reading disorders. Annual Reviews of Psychology, 60, 283-306. Pennington, B. F., Orden, G. C., Smith, S. D., Green, P. A., & Haith, M. M. (1990). Phonological processing skills and deficits in adult dyslexics. Child development, 61, 1753-1778. Perani, D., Cappa, S. F., Schnur, T., Tettamanti, M., Collina, S., Rosa, M. M., & Fazio, F. (1999). The neural correlates of verb and noun processing: A PET study. Brain, 122, 2337-2344. Piatt, A. L., Fields, J. A., Paolo, A. M., Koller, W. C., & Tröster, A. I. (1999). Lexical, semantic, and action verbal fluency in Parkinson's disease with and without dementia. Journal of clinical and experimental neuropsychology, 21, 435-443. Piatt, A. L., Fields, J. A., Paolo, A. M., & Tröster, A. I. (1999). Action (verb naming) fluency as an executive function measure: convergent and divergent evidence of validity. Neuropsychologia, 37, 1499-1503. Piatt, A. L., Fields, J. A., Paolo, A. M., & Tröster, A. I. (2004). Action verbal fluency normative data for the elderly. Brain and Language, 89, 580-583. Pierre, J., & Toreheim, J. (2014). Procedurellt minne hos universitetsstuderande med dyslexi. Master s Thesis: Uppsala Universitet. Raven, J. (2000) The Raven s Progressive Matrices: Change and Stability over Culture and Time. Cognitive Psychology, 41, 1-48. Rodrigues, I. T., Ferreira, J. J., Coelho, M., Rosa, M. M., & Castro-Caldas, A. (2015). Action verbal fluency in Parkinson s patients. DOI: 10.1590/0004-282X20150056. Rosser, A., & Hodges, J. R. (1994). Initial letter and semantic category fluency in Alzheimer's disease, Huntington's disease, and progressive supranuclear palsy. Journal of Neurology, Neurosurgery and Psychiatry, 57, 1389-1394. Ruff, R. M., Light, R. H., Parker, S. B., & Levin, H. S. (1997). The psychological construct of word fluency. Brain and language, 57, 394-405. Sauzéon, H., Raboutet, C., Rodrigues, J., Langevin, S., Schelstraete, A., Feyereisen, P., Hupet, M., & N'Kaoua, B. (2011). Verbal knowledge as a compensation determinant of adult age differences in verbal fluency tasks over time. Journal of Adult Development, 18, 144 154. Scarborough, H. (1998). Early identification of children at risk of reading disabilities: Phonological awareness and some other promising predictors. In B. Elliott, J. G., Grigorenko, E. L. (2014). The Dyslexia Debate (1 st ed.). New York, NY: Cambridge University Press. Schatschneider, C., Fletcher, J. M., Francis, D. J., Carlson, C. D., & Foorman, B. R. (2004). Kindergarten prediction of reading skills: a longitudinal comparative analysis. Journal of Educational Psychology. 96, 265-282. Signorini, M., & Volpato, C. (2006). Action fluency in Parkinson's disease: A follow up study. Movement Disorders, 21, 467-472. Smith Spark, J. H., Henry, L. A., Messer, D. J., & Zięcik, A. P. (2017). Verbal and Non verbal Fluency in Adults with Developmental Dyslexia: Phonological Processing or Executive Control Problems?. Dyslexia, in press. Snowling, M., Nation, K., Moxham, P., Gallagher, A. & Frith, U. (1997). Phonological Processing Skills of Dyslexic Students in Higher Education: A Preliminary Report. Journal of Research in Reading, 20, 31-41. Snowling, M., Wagtendonk, B., & Stafford, C. (1988). Object naming deficits in developmental dyslexia. Journal of Research in Reading, 11, 67-85. Spreen, O., & Strauss, E. (1998). A compendium of neuropsychologial tests. In Administration, norms, and commentary. Oxford University Press Oxford. 23
Shao, Z., Janse, E., Visser, K., & Meyer, A. S. (2014). What do verbal fluency tasks mesure? Predictors of verbal fluency performande in older adults. Frontiers in psychology, 5, 1-10. Sunseth, K., & Bowers, P. G. (2002). Rapid naming and phonemic awareness: Contributions to reading, spelling, and orthographic knowledge. Scientific Studies of Reading, 6, 401 429. Squire, L. R. (2004). Memory systems of the brain: A brief history and current perspective. Elsevier, Neurobiology of Learning and Memory, 82, 171-177. Tallberg, I. M., Ivanchova, E., Tinghag, K. J., Östberg, P. (2008). Swedish norms for word fluency tests: FAS, animals and verbs. Scandinavian journal of Psychology, 49, 479-485. Tillema, A. (2015). Semantic word representations in higher education students with dyslexia Alisa Tillema (July 2015). Master s Thesis Neurolinguistics, University of Groningen. Tranel, D., Manzel, K., Asp, E., & Kemmerer, D. (2008). Naming static and dynamic actions: Neuropsychological evidence. Journal of Physiology, Paris, 102, 80 94. Troyer, A. K., Moscovitch, M., & Winocur, G. (1997). Clustering and switching as two components of verbal fluency: Evidence from younger and older healthy adults. Neuropsychology, 11, 138-146. Tops, W., Callens, M., Lammertyn, J., van Hees, V., & Brysbaert, M. (2012). Identifying students with dyslexia in higher education. Annals of Dyslexia, 62, 186-203. Tunmer, W. E., & Greaney, K. (2010). Defining dyslexia. Journal of Learning Disabilities, 43, 229 243. Ullman, M. T. (2004). Contributions of memory circutits to language: the declarative/procedural model. Elsevier, Cognition, 92, 231-270. Ullman, M. T., & Pierpoint, E. I. (2005). Specific language impairment is not specific to language: the procedural deficit hypothesis Cortex, 41, 399-433. Vanderauwera, J., Altarelli, I., Vandermosten, M., De Vos, A., Wouters, J., & Ghesquière, P. (2016). Atypical Structural Asymmetry of the Planum Temporale is Related to Family History of Dyslexia. Cerebral cortex, 1-10. Vukovic, R. K., Wilson, A. M., & Nash, K. K. (2004). Naming speed deficits in adults with reading disabilities: a test of the double-deficit hypothesis. Journal of learning disabilities, 37, 440-450. Wagner, R. K., & Torgesen, J. K. (1987). The nature of phonological processing and its causal role in the acquisition of reading skills. Psychological Bulletin, 101, 192-212. Wass, M., Ibertsson, T., Sahlén, B., Lyxell, B., Hällgren, M., & Larsby, B. (2005). SIPS: Sound Information Processing System (testmaterial). Linköping: Linköpings universitet. Wiig, E. H., Nielsen, N. P., Minthon, L., & Warkentin, S. (2002). AQT A Quick Test of Cognitive Speed. Screeninginstrument för bedömning av kognitiv snabbhet. Stockholm: Pearson assessment. Willburger, E., Fussenegger, B., Moll, K., & Landerl, K. (2008). Naming speed in dyslexia and dyscalculia. Learning and Individual Differences 18, 224-236. Willcutt, E. G., Betjemann, R. S., McGrath, L. M., Chhabildas, N. A., Olson, R. K., DeFries, J. C., & Pennington, B. F. (2010). Etiology and neuropsychology of comorbidity between RD and ADHD: The case for multiple-deficit models. Cortex, 46, 1345 1361. Woods, S. P., Morgan, E. E., Dawson, M., Cobb S. J., Grant, I., & The HIV Neurobehavioral Research Center (HNRC) Group. (2006). Action (Verb) Fluency Predicts Dependence in Instrumental Activities of Daily Living in Persons Infected With HIV-1. Journal of clinical and experimental neuropsychology, 28, 1030-1042. Wolf, M., & Bowers, P. G. (1999). The double-deficit hypothesis for the developmental dyslexias. Journal of Educational Psychology, 91, 415-438. Wolf, M., Bowers, P. G., & Biddle, K. (2000). Naming-speed processes, timing, and reading: A conceptual review. Journal of Learning Disabilities, 33, 387 407. Wolff, U. (2014). RAN as a predictor of reading skills, and vice versa: results from a randomised reading intervention. Annals of dyslexia, 64, 151-165. 24
Bilaga 1 Delta i studie få två biobiljetter! Vi söker dig som studerar på universitetsnivå till en studie om perceptionsförmåga hos personer med och utan dyslexi (specifika lässvårigheter). Du kommer att få göra några uppgifter som prövar bland annat läsförmåga, perception och reaktionssnabbhet. Vi träffas två dagar i rad på Biomedicinskt centrum (BMC). Varje tillfälle tar ca 90 minuter med paus. Vi bjuder på fika och två biobiljetter som tack för din medverkan! Uppfyller du följande kriterier? 18-40 år har svenska som modersmål inga neurologiska eller psykiatriska sjukdomar diagnosticerad dyslexi (gruppen med dyslexi) ELLER normal läs- och skrivförmåga (gruppen utan dyslexi) Om du uppfyller kriterierna ovan och är intresserad av att delta i studien, skriv upp dig på listan så mejlar vi dig mer information. Det går också bra att ringa oss med frågor, eller mejla dyslexistudie@gmail.com. Ansvarig forskare: Martina Hedenius (Leg. Logoped, Dr. med. vet.) Uppsala Universitet E-post martina.hedenius@neuro.uu.se Kontaktperson Maria Hällgren (logopedstudent) Telefon 0708 456 002 E-post: dyslexistudie@gmail.com Namn Telefonnummer E-post