Adaptation and norming of the Edinburgh Cognitive and behavioural amyotrophic lateral sclerosis screen (ECAS) for three language groups in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To adapt and translate the Edinburgh Cognitive and behavioural amyotrophic lateral sclerosis screen (ECAS); to generate preliminary normative data for three language groups in South Africa (SA); to assess the convergent validity of the ECAS in SA samples. Methods: The ECAS was linguistically and culturally adapted for Afrikaans-, isiXhosa-, and English-speaking SA adults (n = 108, 100, and 53, respectively). Each language group was stratified by age and educational level. Cutoff scores for cognitive impairment were set at the group mean minus two standard deviations (SDs). A pilot sample of ALS patients and controls (n = 21 each) were administered the ECAS and an extensive neuropsychological evaluation (NPE) and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) to assess convergent validity. Results: Across the three language groups, the total ECAS cutoff scores ranged from 68 to 97. The ECAS score correlated significantly positively with educational level (p < 0.001) and negatively with age (p < 0.005). The restricted letter fluency task demonstrated a floor effect, particularly in Afrikaans-speakers. The mean total ECAS score (±SD) was similar in ALS patients (103.52 ± 11.90) and controls (100.67 ± 20.49; p = 0.58). Three (14.3%) ALS patients scored below the cutoff for cognitive impairment. Correlations between individual ECAS subtests and analogous NPE tests ranged from weak to moderate. The MoCA score was significantly positively correlated with the ECAS total score (r = 0.59; p = < 0.001). Conclusions: The adapted ECAS and associated normative data will aid cognitive screening of African ALS patients. Larger participant numbers are needed to assess the validity of the adapted instrument.
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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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».