MoCA in five Indian languages: A brief screening tool to diagnose dementia and MCI in a linguistically diverse setting
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND OBJECTIVES: Early dementia diagnosis in low and middle-income countries (LMIC) is challenging due to limited availability of brief, culturally appropriate, and psychometrically validated tests. Montreal Cognitive Assessment (MoCA) is one of the most widely used cognitive screening tests in primary and secondary care globally. In the current study, we adapted and validated MoCA in five Indian languages (Hindi, Bengali, Telugu, Kannada, and Malayalam) and determined the optimal cut-off points that correspond to screening for clinical diagnosis of dementia and MCI. METHODS: A systematic process of adaptation and modifications of MoCA was fulfilled. A total of 446 participants: 214 controls, 102 dementia, and 130 MCI were recruited across six centers. RESULTS: Across five languages, the area under the curve for diagnosis of dementia varied from 0.89 to 0.98 and MCI varied from 0.73 to 0.96. The sensitivity, specificity and optimum cut-off scores were established separately for five Indian languages. CONCLUSIONS: The Indian adapted MoCA is standardized and validated in five Indian languages for early diagnosis of dementia and MCI in a linguistically and culturally diverse population.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».