Validation of a modified MOCA translation for use among Arabic‐speaking immigrants in the U.S.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The only validated, widely‐used dementia screen that has Arabic language norms/cutoffs is the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Yet, Arabic translations of the MoCA vary across countries. This study considers various Arabic translations of the MoCA, and presents a modified translation for use among Arabic‐speaking immigrants in the U.S. Method The modified translated version of the MoCA was administered to 32 Arabic‐speaking adults age 65+ living in metro‐Detroit. Eight (25%) had an ADRD diagnosis. To assess the reliability of the MoCA, each item was standardized and Cronbach’s alpha was calculated. To assess the similarity of ADRD and non‐ADRD respondents with regards to each MoCA item as well as with regards to demographics we used Fisher’s exact test for binary variables and t‐test for continuous variables. Ordinary least squares models were used to examine how an ADRD diagnosis predicts the MoCA score, adjusting for demographics. Result The mean age of the sample is 73 years old. Sixty‐two percent (62%) are female and 28% have a high school education or more. The alpha was acceptably high at .87. The MoCA item‐level scores for respondents with and without ADRD diagnoses showed that all respondents correctly identified the picture of a camel. There are also five items for which none of the ADRD respondents gave correct responses: trail‐making, verbal fluency F, both abstraction questions, and the cube‐copy test. Bivariate analyses further indicate that ADRD respondents are older than non‐ADRD respondents (p<.001). There is no significant difference in gender or education level. Those with ADRD diagnosis scored lower overall on the MoCA ( = ‐.35; se = .37), with 58% of the variation explained by the diagnosis and demographics. We interpret the result as a small effect size as indicated by the Cohen’s heuristic for the difference between means (0.2‐0.49). Conclusion The Arabic language MoCA is able to distinguish respondents with an ADRD diagnosis. Decision points about translations should consider national contexts to maximize equivalencies across samples.
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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 | 0,011 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,009 | 0,004 |
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 ».