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Enregistrement W7117232745 · doi:10.1002/alz70858_097147

A neurocognitive screening tool for deaf sign language users in Germany: the KoDGS

2025· article· en· W7117232745 sur OpenAlexaboutno aff
Lisa Stockleben, Bencie Woll, Joanna Atkinson

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHearing Impairment and Communication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaNeurocognitiveCognitionNeuropsychologySign languageNeuropsychological assessmentGermanAmerican Sign LanguageCognitive neuropsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Existing neurocognitive and language assessments provide normative data only for hearing or hard‐of‐hearing people (Brünecke et al., 2018; Völter et al., 2023) with inaccurate diagnosis and inadequate care for sign language using communities. The British Sign Language Cognitive Screening Test (BSL‐CST) (Atkinson et al., 2015) is a sign language‐based, normed, validated and clinically applied cognitive screening tool designed to identify dementia in BSL users. Several projects are currently working on adaptations into other sign languages (Tsatali et al., 2023). This paper presents the German sign language (DGS) adaptation. Method A culturally and linguistically appropriate DGS version (the KoDGS) was produced through an extensive adaptation process. The KoDGS assesses orientation, attention, memory, language, semantic verbal fluency, visual‐spatial abilities and perception as well as executive functions. It was administered to 99 deaf individuals (age: 50 ‐ 96 yrs; M = 64.33), together with social and neurological histories. Convergent measures were applied to check for test validity. Result The KoDGS significantly differentiates between normative ( n = 86) and neurological ( n = 13) samples, with a threshold for clinical test application. Positive correlations between convergent measures indicate robust test validity. Conclusion This paper presents the first cognitive screening tool in DGS, with potential to improve neuropsychological screening of signers in Germany. The study makes a significant contribution to research on diagnosing dementia in underserved minority communities, outlining a process for cultural and linguistic adaptation of cognitive screening tools, applicable to other sign languages and deaf communities. References 1. Atkinson, J., et al. (2015). Detecting Cognitive Impairment and Dementia in Deaf People: The British Sign Language Cognitive Screening Test. Arch Clin Neuropsych , 30 (7), 649‐711 2. Brünecke, I., Hölsken, S. & Kessler, J. (2018). Der DemTect Eye+Ear ‐ Neues kognitives Screeningverfahren bei schwerhörigen Menschen mit Demenzverdacht. Zeitschrift für Audiologie , 57(3), 121. 3. Tsatali, M., et al. (2023). A Cognitive Screening Test for detecting Alzheimer's Disease Dementia in Deaf older adults in Austria and Greece: the De‐Sign Erasmus+ project. 33 rd Alzheimer Europe Conference, Helsinki. 4. Völter, C., et al. (2023). Validation of the German Montreal‐Cognitive‐Assessment‐H for hearing‐impaired. Front Aging Neurosci , 15 , https://doi.org/10.3389/fnagi.2023.1209385

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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