2336 – Deficit Institutionalization: Cognitive Screening Of Institutionalized Elderlies
Notice bibliographique
Résumé
Our aim is to discuss the use of cognitive assessment tools in generational cohorts with high rates of illiteracy. The scales used to evaluate the cognitive impairment were the Mini Mental State Examination (MMSE) and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Three items were added to assess the domain of language. The sample included 224 institutionalized elderly from municipality of Miranda do Corvo - Portugal, mean age of 83.76 years (± 7.29), 179 were women (79.9%), and 93 (41.5%) had no education. The assessment took place between December 2011 and May 2012 and showed that people had high levels of cognitive impairment. The difference was proved to be statistically significant regardless the considered age cuts of 65, 65–74 or 75. Through the MMSE, we found that 55 of the 144 respondents (38.2%) had cognitive impairment. If we add the other elderlies diagnosed with dementia, the prevalence rises to 60.3%. The evaluation conducted by MoCA showed that 140 (97.2%) of the elderly had cognitive impairment. If we add to these the remaining respondents diagnosed with dementia, this percentage rises to 98.2%. The results were related to the sociodemographic characteristics of this generational cohort and attested the prevalence of cognitive impairment in institutions for elderly people. Thus, we propose that institutions implement cognitive stimulation programs for the maintenance and improvement of cognitive abilities of the elderly, and we methodologically discuss the use of these scales to the measure of the cognitive impairment.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».