210 Preliminary Validation of the Arabic Global Neuropsychological Assessment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES/GOALS: Language is the main barrier to equitable access of neuropsychological resources. In our preliminary study, using an Arabic translation of the Global Neuropsychological Assessment (GNA), we assessed 27 Arabic-speaking participants and compared them to English-speaking controls. Our goal was to assess the Arabic GNA’s validity and feasibility. METHODS/STUDY POPULATION: The Global Neuropsychological Assessment (GNA) is a brief 15-minute assessment of cognition. 27 Arabic-speaking participants were recruited and assessed with the GNA and an Arabic translation of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) by community health workers (CHWs). 17 English-speaking participants GNA data were gleaned from a previous validation study and compared to the Arabic sample via independent samples t-tests. Correlations between the GNA sub-tests and Arabic-translated MoCA are reported in the Arabic-speaking sample. RESULTS/ANTICIPATED RESULTS: ): Independent samples t-tests revealed that Arabic and English-speaking groups significantly differed on education (Arabic: M = 10.3, SD = 3.4, English: M = 15.4, SD = 2.43 t(41) = 6.2, p < .05) but not age (p > .05). A one-way ANCOVA model controlling for education revealed that Arabic and English-speaking groups were not significantly different in any GNA subtest (all p’s > .05) except for the perceptual comparison task (Arabic: M = 22.4, SD = 6.9, English: M = 38.4, SD = 9.9, p < .05). Arabic GNA subtests correlated with each other as expected. Logical memory delayed recall was modestly correlated with the MoCA total score (r = .386, p < .05). DISCUSSION/SIGNIFICANCE: Our preliminary results suggest that the Arabic translation of the GNA is suitable for assessment of Arabic-speaking individuals. Brief educable assessments like the Arabic GNA are essential to meet the needs of these English new language populations and reduce the need for live translations that reduce the reliability of assessment.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».