TRANSLATION, CULTURALADAPTATION AND VALIDATION OF GUJARATI VERSION OF MONTREAL COGNITIVE ASSESSMENT (MOCA) IN OLDER ADULTS
Notice bibliographique
Résumé
Context: Mild cognitive impairment (MCI) is a term used to describe a level of decline in cognition which is seen as an intermediate stage between normal ageing and dementia in older adults. The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) is a useful screening tool validated for MCI. It has been translated in various languages other than English, including various Indian languages such as Hindi, Malayalam, etc. Aims: For the cognitive screening of Gujarati speaking older adults, the Gujarati version of MoCA is required. The present study, therefore, aimed to develop Gujarati version of the MoCA and investigate its validity and reliability for screening MCI in gujarati speaking older adults. Settings and Design: It is a cross sectional study design. The scale was translated in Gujarati as per suggested guidelines and its psychometric properties were evaluated. Qualitative and quantitative validation through expert review was done and content validity Index (CVI) was calculated. Study participants were 30 older adults. Two estimators of reliability i.e., internal consistency reliability and test retest reliability were evaluated. Statistical analysis and results: The content validity was established through qualitative reviews and with I-CVI of each item on scale more than or equal to 0.78 and SCVI/Ave = 0.93. The scale has good internal consistency, Cronbach's alpha (α) =0.74 and high test-retest reliability, intra class correlation coefcient (ICC) =0.87. Conclusions:The Gujarati translated version of MoCAis a valid and reliable tool for detecting mild cognitive impairment in older adults.
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».