Cognitive screening among older afro‐caribbean adults in rural areas of South Florida
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Alzheimer’s disease and related dementias (ADRD) disproportionately affects communities of color with older black Americans performing worse than Whites on cognitive tests and facing higher ADRD risks.1,2 Contributors to low diagnostic rates include inadequate knowledge, cultural norms, low health literacy, and an unwillingness to discuss early signs of disease. 1,3‐5 Older Afro‐Caribbeans are a growing subset of the population, particularly in rural South Florida, but best practices to screen for ADRD are unknown.6 Many instruments, including the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) have not been assessed within this population. We report on the use of the MoCA 5‐minute test/telephone (Mini‐MoCA) as a screening tool in older, rural‐dwelling Afro‐Caribbeans.7 Method We conducted survey interviews with 53 Afro‐Caribbean participants. Participants were assessed with the 5‐minute Mini‐MoCA, which included tests of language fluency, orientation and recall. Linear regression models were used to investigate the association between different components of the Mini‐MoCA its effects on age, sex, and education. Result A total of 53 Afro‐Caribbean participants (67.2 +10.8y (Mean ± SD), 68% with 10y or less of education) residing in rural South Florida within the last 20 years were included. Participants were largely from Haiti (66%) with 34% from other Caribbean countries including Cuba, Jamaica, Puerto Rico, and Barbados. About 80% of participants reported not having their memory tested prior to the study. The Mini‐MoCA demonstrated good reliability in this sample (α = 0.734). We found that 53% had a total score of 11 or lower on the Mini‐MoCA. Linear regression suggested a significant association between Mini‐MoCA score and education (p = .001). Conclusion While the Mini‐MoCA showed good reliability in low‐educated older Afro‐Caribbeans, scores were strongly dependent on years of education. Disparities in educational attainment may contribute to disparities in performance and affect true detection on cognitive impairment in these communities. Social and cultural factors must be considered when interpreting the Mini‐MoCA, given the high error rates on items that depend on the ability to read and write. Study results highlight the need to use a language‐neutral test to accurately measures cognitive impairment among this specific population.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».