The influence of language and culture on cognitive assessment tools in the diagnosis of early cognitive impairment and dementia
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Cognitive assessment tools measure cognitive impairment and complement biomarkers to link cognitive symptoms with pathophysiological processes underlying dementia. However, language and cultural differences in multilingual populations can influence the interpretation of cognitive assessment tools when applied in cross-cultural and multinational studies. Areas covered: This article examines the influence of culture and language on the interpretation of the Mini-Mental State Examination, Montreal Cognitive Assessment, and Alzheimer's Disease Assessment Scale-cognitive subscale, which are more commonly used worldwide. It discusses how this impacted multinational studies. Lastly, it presents language-neutral tools such as the Visual Cognitive Assessment Test, which do not require translation when applied in multilingual populations. Expert commentary: Linguistic and cultural variation within tools due to translation and differences in administration introduce method bias and differential item functioning, which influence the interpretation of cognitive scores in multinational studies. The ultimate goal is to have a tool that accurately measures cognitive impairment, yet with minimal influence from linguistic, cultural, educational, and demographic differences, through concerted international efforts to harmonize the development and validation of tools. While recently developed visual-based language-neutral tools show promise in the early detection of cognitive impairment, further validation will be required for these tools to be applied internationally.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle