Translation and Cross-Cultural Adaptation of Nepali Version of the Montreal Cognitive Assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Montreal Cognitive Assessment is widely used in stroke to detect cognitive impairment. The superiority of it over other outcome measures has been well established. It has been cross-culturally translated and has shown excellent psychometric properties. To assess the intervention effect on cognition of Nepalese individuals with stroke using the Montreal Cognitive Assessment, an adapted Nepali version is required as the Nepalese cultural context and language are completely different than the original was developed. Thus, the objective of this study is to translate and cross-culturally adapt Montreal Cognitive Assessment in the Nepali language and see its test-retest reliability and internal consistency. METHODS: After translating and cross-culturally adapting the Montreal Cognitive Assessment into Nepali using Beaton guidelines. Its Nepali version was administered to 28 individuals with stroke twice keeping the interval of two weeks. Test-retest reliability and internal consistency were assessed using the Intraclass correlation coefficient and Cronbach's alpha. RESULTS: The Montreal Cognitive Assessment was translated into Nepali with significant cultural adaptations and the Nepali version demonstrated excellent psychometric properties as hypothesized. The test-retest reliability and internal Consistency were excellent. The Intraclass correlation coefficient of the total score was 0.990 and Cronbach's alpha value was 0.994 for total scores. CONCLUSIONS: The Nepali version of Montreal Cognitive Assessment is reliable to use as a diagnostic tool for detecting cognitive impairment in patients with stroke. It is comprehensive, easy to administer and culturally appropriate.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,005 | 0,002 |
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 ».