Screening for Cognitive Impairment in Bilinguals: What Is the Influence of the Language of Assessment?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Bilingualism's impact on cognitive assessment remains underexplored. This study analyzes the efficacy of the Mini-Mental State Examination (MMSE) as a screening tool for bilinguals, specifically examining the influence of language choice on balanced and unbalanced Lebanese bilinguals (Arabic-French) and its implications for diagnosing cognitive impairment. METHODS: Ninety-three bilingual healthy controls (mean age = 67.99 ± 9.3) and 29 Alzheimer's disease patients (mean age = 77.2 ± 5.9), including 26 with mild and 3 with moderate dementia, underwent MMSE assessments in both Arabic and French. The study aimed to assess language impact on cognitive screening outcomes in different bilingual subtypes. RESULTS: Sensitivity in screening for cognitive impairment using the MMSE varied based on language and bilingualism subtype. For unbalanced bilinguals, using the prominent language increased sensitivity. Conversely, in balanced bilinguals, employing the societal majority language enhanced sensitivity. This suggests that the conventional use of the non-prominent language in cognitive screening for foreigners/immigrants may result in a subtle loss of MMSE sensitivity. CONCLUSION: This study emphasizes the critical role of language choice in cognitive assessment for bilinguals. The MMSE's sensitivity is influenced by language selection, with clinical implications for screening procedures. Recommendations include using the prominent language for cognitive screening in dominant bilinguals and the societal majority language for balanced bilinguals. This nuanced approach aims to improve the accuracy and cultural sensitivity of cognitive screening in bilingual populations, addressing the gap in current assessment practices.
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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 | 0,007 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».