Translation and cultural adaptation of tools to assess diverse Asian American and Asian Canadian subgroups: The Asian Cohort for Alzheimer's Disease (ACAD) Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The availability of sociocultural and language-appropriate study materials and instruments is critical for the assessment of cognitive function in people from diverse backgrounds. This report describes the translations and cultural adaptations of study materials for the Asian Cohort for Alzheimer's Disease (ACAD) study. METHODS: We performed translations and cultural adaptations in accordance with the World Health Organization (WHO) translation guidelines to ensure reliable, complete, and culturally appropriate translations from English to the specified Asian languages. RESULTS: We developed Asian language versions of the ACAD documents (consent, data collection packet, and community and social media outreach materials) reflecting the sociocultural backgrounds of the ACAD target population (i.e., older Asian adults) DISCUSSION: The multistep translation process accounting for distinctive Asian sociocultural and language backgrounds provides an important guideline for Alzheimer's disease and related dementias (ADRD) researchers to promote health literacy and research with underrepresented Asian American and Canadian adults. HIGHLIGHTS: Asian American and Asian Canadian older adults are the fastest-growing populations. A lack of linguistically and culturally appropriate cognitive assessment tools creates barriers for quality healthcare and clinical research. We report the translations and cultural adaptations of the Asian Cohort for Alzheimer's Disease (ACAD) study materials into Chinese, Korean, and Vietnamese. This translation methodology should be extended to Asian Indians, Filipinos, and other Asian American or Asian Canadian populations.
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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 | 0,040 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».