Bilingual Spanish-English speakers’ performance on the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) in English: implications for test bias and score adjustments
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundThe Montreal Cognitive Assessment (MoCA) is a commonly used cognitive screener for detecting cognitive impairment. However, the originally suggested cutoff score of 26/30 has not held up in other diagnostic accuracy studies, and it is unclear if bilingualism impacts this score. The test items have not been sufficiently examined for test bias, particularly in bilingual speakers. Aims The aims of this study were to investigate the performance of Spanish-English bilingual speakers on MoCA total score and item scores, factors influencing total and item scores, and the need for score adjustments for bilingual speakers. Methods & Procedures One hundred and one bilingual neurotypical Spanish-English speaking individuals (age range = 25-76 years, 27M / 74F) were virtually administered the Montreal Cognitive Assessment in English. Language proficiency was measured using objective vocabulary measures as well as self-ratings using a validated tool. Subgroups of participants with high proficiency in both languages, and mid-proficiency in English were identified and separately analyzed. A four-predictor model (age, English education, socioeconomic status, and English proficiency) was used to examine factors that influence the MoCA total score and individual item accuracies. Outcomes & ResultsMoCA total scores were significantly lower than the normative scores of the Anglophone/Francophone population originally published by the developers. Seven and fifteen items had low passing rates (below 87%) for the entire group and the mid-proficiency English groups respectively. English language proficiency emerged as the single significant predictor of total scores and of over one-fourth (8 out of 28) of the item accuracies. ConclusionsThe normative data obtained from the present study shows that Spanish-English bilingual speakers’ total scores on the English MoCA need to be adjusted and raw scores might not be sensitive to identify cognitive impairment. Measuring language proficiency is critical for determining the need for and type of score adjustments for bilingual speakers.
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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 | 0,038 | 0,140 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».