Language Dominance and Education Considerations in the Neuropsychological Assessment of Southwestern American Indians Using the National Alzheimer Coordinating Center’s Uniform Data Set Version 3
Notice bibliographique
Résumé
To address disparities in dementia diagnosis and care in American Indian and Alaska Native communities, it is crucial to understand how sociocultural factors, such as language dominance and education, impact performances on standardized neuropsychological assessments. We discuss sociocultural considerations that are important to consider when evaluating cognition in American Indians. We conducted t tests/Kruskal-Wallis tests and correlation analyses to evaluate the impact of language and education factors on performances on the National Alzheimer Coordinating Center's Uniform Data Set Version 3 Neuropsychological assessments in a community of Southwestern American Indians. There were no significant differences in cognitive performances between the Zuni (Shiwi)-dominant and English-dominant individuals. Number of years of education had a greater effect on cognitive performances relative to language dominance, particularly for the common cognitive screening measure, the Montreal Cognitive Assessment. Our results highlight that education factors have a greater effect on cognitive performances relative to language dominance in this unique cohort. The associations with the Montreal Cognitive Assessment raise concerns for the use of this tool in this population, highlighting a need to develop culturally appropriate cognitive testing tools as well as ensuring comprehensive, culturally competent neuropsychological assessments are accessible.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».