Cognitive Differences between healthy monolingual and bilingual anglophones on the english version of the Dépistage Cognitif de Québec (DCQ) : a new screening tool for atypical dementia
Bibliographic record
Abstract
Les capacités cognitives des individus monolingues et des individus bilingues peuvent différer sur diverses tâches cognitives impliquant la mémoire, les fonctions exécutives et le langage. Comme la littérature scientifique est divisée sur ce sujet, il est de plus en plus important de valider les nouveaux outils de dépistage cognitif auprès de l’ensemble de ces groupes linguistiques divers. Dans le cas contraire, les évaluations cognitives pourraient faire l’objet d’une mauvaise interprétation pouvant entraîner des diagnostics erronés. Le Dépistage Cognitif de Québec (DCQ, www.dcqtest.org) est un nouvel outil cognitif récemment développé à la Clinique Interdisciplinaire de Mémoire de Québec (CIME) et conçu spécifiquement pour dépister les démences atypiques. La présente étude avait comme objectif de comparer des personnes âgées et en bonne santé anglophones monolingues et bilingues sur ce nouveau test. Le but était de comparer la performance de ces deux groupes sur leurs scores totaux au DCQ et sur les cinq index de l’outil : mémoire, fonctions visuospatiales, exécutives, langage et comportement. Les résultats ont montré un avantage statistiquement significatif pour les participants bilingues sur l’index du langage, contribuant à un avantage significatif pour ce groupe sur leurs scores totaux au DCQ. Bien que ces différences n’étaient plus significatives après une correction de Bonferroni, cette étude souligne l’importance d’identifier et de caractériser la diversité linguistique avant d’utiliser de nouveaux outils de dépistage en milieu clinique. Les avantages cognitifs potentiels chez les bilingues devraient être considérés lors de l’interprétation des résultats et explicitement discutés dans les rapports neuropsychologiques, même lorsque les études portent sur des adultes en bonne santé. Des études similaires avec des groupes de patients variés et d’autres types d’outils de dépistage cognitif devraient être menées, en particulier pour examiner plus en détail les différences entre les personnes monolingues et bilingues sur les tâches linguistiques.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".