Construct validity of the Visual Cognitive Assessment Test (VCAT)—a cross-cultural language-neutral cognitive screening tool
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Visual Cognitive Assessment Test (VCAT) is a language-neutral cognitive screening tool designed for use in culturally diverse populations without the need for translations or adaptations. While it has been established to be language-neutral, the VCAT's construct validity has not been investigated. METHODS: 471 participants were recruited, comprising 233 healthy comparisons, 117 mild cognitive impairment (MCI), and 121 mild Alzheimer's disease (AD) patients. VCAT and domain-specific neuropsychological tests were administered in the same sitting. Construct validity was assessed by analyzing domain-specific associations between the VCAT and well-established cognitive assessments. Reliability (internal consistency) was measured by Cronbach's alpha. Diagnostic ability (area under the curve) and recommended cutoffs were determined by receiver operating characteristic (ROC) analysis. RESULTS: The VCAT and its subdomains demonstrated good construct validity in terms of both convergent and divergent validity and good internal consistency (α = .74). ROC analysis found that the VCAT was on par with the Mini Mental State Examination (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) at distinguishing between healthy comparisons, MCI, and mild AD. Consistent with previous studies, VCAT scores were not affected by language of administration or ethnicity in our cohort. Findings suggest the following cutoffs: Dementia 0-19, MCI 20-24, Normal 25-30. CONCLUSION: This study established the construct validity of the VCAT, which is vital to ensure its subdomains effectively measure the cognitive processes they were designed to. The VCAT is capable of detecting early cognitive impairments and allows for meaningful cross-cultural comparisons, especially useful for international collaborations and clinical trials, and for clinical use in diverse multiethnic populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».