Survey of Spanish Language Neuropsychological Test Use in the Assessment of Hispanic Americans/Latino/as/x
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify the Spanish language neuropsychological tests most frequently used in the evaluation of Hispanic Americans/Latino/as/x across eight neuropsychological domains. To compare these with previously surveyed most frequently used English language tests in the US/Canada. To describe the norms used with Spanish language tests. METHOD: An anonymous, uncompensated, 12-min survey was emailed to 169 members of the American Academy of Clinical Neuropsychology, Hispanic Neuropsychological Society, and National Academy of Neuropsychology who self-identified as providing neuropsychological evaluations in Spanish via organizational websites. RESULTS: The response rate was 36%. Respondents were all licensed U.S. psychologists with the majority fluent in Spanish, conducting less than half their evaluations in Spanish. There was an overlap between the versions of the three most frequently used Spanish versus English neuropsychological tests, but it varied by domain with 3/3 similar for visual-spatial/visuoconstructional skills and sensory/motor functioning domains and 2/3 similar for all other domains except memory (0/3). English language norm use predominated within the mood/personality and sensory/motor functioning domains. In all other domains, Spanish language norms collected in the continental US were preferred to those from foreign Spanish-speaking countries. The most frequently used foreign norms were from Mexico. CONCLUSION: Except for the memory domain, there was a sizeable overlap between the three most frequently used Spanish and English language neuropsychological tests in the US. Spanish language tests are primarily interpreted with Spanish norms collected in the continental US except within the mood/personality and sensory/motor functioning domains where English language norms predominate.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».