Implementation Process for the Canadian Indigenous Cognitive Assessment
Notice bibliographique
Résumé
As Canada’s population ages, the number of individuals living with dementia is expected to increase. Between April 2020 and March 2021, nearly 477,000 people above age 65 were living with diagnosed dementia in Canada. It is thought that there were likely many more undiagnosed cases within the population (Public Health Agency of Canada, 2024), indicating a need to better screen for and diagnose dementia. In North America, some Indigenous populations show a higher prevalence of dementia than non-Indigenous populations (Jacklin, Walker, and Shawande, 2013; Mayeda et al., 2016). Specifically, dementia prevalence in First Nations people in Alberta is higher than in non-First Nations populations and increasing more rapidly (Jacklin, Walker, and Shawande, 2013). Current widely used cognitive assessments do not account for culture, colonization, or health and social inequalities (Jacklin et al., 2020). This highlights the need for a culturally appropriate cognitive assessment, hence the creation of the Canadian Indigenous Cognitive Assessment (CICA), modeled after the Kimberley Indigenous Cognitive Assessment (KICA) from Australia (LoGiudice et al., 2006; Jacklin et al., 2020; Walker et al., 2021; Marsh et al., 2023). The goal of this paper is to highlight key considerations realized during the implementation process of the CICA and what future work is required for its successful use in communities. Work was done through Dr. Walker’s research team that is partnered with the Anishinabek Nation and Za-Geh-Do-Win Information Clearinghouse. Results were informed by the Indigenous Dementia Research Conference on January 29 - February 1, 2024, where many First Nations community members came together to discuss the impacts of dementia and CICA implementation. The results of this research can provide guidance on the opportunities and challenges when implementing a culturally appropriate tool in First Nations communities in Ontario. This paper also highlights what future steps and research might be needed to better support Indigenous people living with dementia and their communities.
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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 | 0,100 | 0,113 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,004 |
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 ».