A <scp>cross‐cultural</scp> study of the Montreal Cognitive Assessment for people with hearing impairment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cognitive screening tools enable the detection of cognitive impairment, facilitate timely intervention, inform clinical care, and allow long-term planning. The Montreal Cognitive Assessment for people with hearing impairment (MoCA-H) was developed as a reliable cognitive screening tool for people with hearing loss. Using the same methodology across four languages, this study examined whether cultural or linguistic factors affect the performance of the MoCA-H. METHODS: The current study investigated the performance of the MoCA-H across English, German, French, and Greek language groups (n = 385) controlling for demographic factors known to affect the performance of the MoCA-H. RESULTS: In a multiple regression model accounting for age, sex, and education, cultural-linguistic group accounted for 6.89% of variance in the total MoCA-H score. Differences between languages in mean score of up to 2.6 points were observed. CONCLUSIONS: Cultural or linguistic factors have a clinically significant impact on the performance of the MoCA-H such that optimal performance cut points for identification of cognitive impairment derived in English-speaking populations are likely inappropriate for use in non-English speaking populations. To ensure reliable identification of cognitive impairment, it is essential that locally appropriate performance cut points are established for each translation of the MoCA-H.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».