Developing guidelines for the translation and cultural adaptation of the Montreal Cognitive Assessment: scoping review and qualitative synthesis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ethnic minorities in countries such as the UK are at increased risk of dementia or minor cognitive impairment. Despite this, cognitive tests used to provide a timely diagnosis for these conditions demonstrate performance bias in these groups, because of cultural context. They require adaptation that accounts for language and culture beyond translation. The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) is one such test that has been adapted for multiple cultures. AIMS: We followed previously used methodology for culturally adapting cognitive tests to develop guidelines for translating and culturally adapting the MoCA. METHOD: We conducted a scoping review of publications on different versions of the MoCA. We extracted their translation and cultural adaptation procedures. We also distributed questionnaires to adaptors of the MoCA for data on the procedures they undertook to culturally adapt their respective versions. RESULTS: Our scoping review found 52 publications and highlighted seven steps for translating the MoCA. We received 17 responses from adaptors on their cultural adaptation procedures, with rationale justifying them. We combined data from the scoping review and the adaptors' feedback to form the guidelines that state how each question of the MoCA has been previously adapted for different cultural contexts and the reasoning behind it. CONCLUSIONS: This paper details our development of cultural adaptation guidelines for the MoCA that future adaptors can use to adapt the MoCA for their own languages or cultures. It also replicates methods previously used and demonstrates how these methods can be used for the cultural adaptation of other cognitive tests.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,471 | 0,625 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,052 | 0,043 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,008 |
| Communication savante | 0,013 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».