Cultural bias in the assessment of language: A closer look at the Boston naming test among multicultural Canadian older adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The Boston Naming Test (BNT) is commonly used to assess word-finding in older adults but performance may be impacted by cultural and linguistic factors. This study aimed to assess cultural bias in BNT performance among older adults, explore sources of this bias and provide clinical guidelines for its use in multicultural settings. METHODS: We conducted a retrospective chart review of 525 older adults referred for neuropsychological assessment at a large geriatric hospital in a multicultural Canadian city. Participants were categorized by birthplace (Canada vs. outside Canada), and relationships between BNT scores, years in Canada, sociodevelopmental context of region of birth and first-language status were examined. RESULTS: Individuals born outside of Canada had significantly lower BNT scores than Canadian-born participants. These differences were not fully explained by English as a first language status or age at immigration though a significant correlation was observed between BNT scores and years in Canada. Sociodevelopmental context, measured by the Historical Index of Human Development (HIHD), partially mediated the relationship between region of birth and BNT performance. CONCLUSIONS: The BNT is influenced by cultural and linguistic factors, which may lead to inaccurate cognitive assessment in diverse populations. Clinicians should interpret BNT scores with caution in multicultural contexts and consider sociocultural factors to improve diagnostic accuracy and cultural sensitivity.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».