Acuerdo intra-interobservador en las pruebas Minimental State Examination (MMSE) y Montreal Cognitive Assessment (MoCA test) aplicados por personal en entrenamiento
Notice bibliographique
Résumé
Introducción: en el proceso del diagnóstico neuropsicológico, los instrumentos de tamizaje cognitivo, son una herramienta útil en la identificación de cambios mentales del sujeto, en momentos puntuales o a través del tiempo. Su uso se fundamenta en el análisis psicométrico.
 Objetivo: determinar el acuerdo inter e intra-observador en el MoCA test y el MMSE, aplicado por profesores y estudiantes en procesos de entrenamiento de tamización cognitiva.
 Materiales y métodos: a los estudiantes y profesores en entrenamiento en la puntuación del MoCA test y el MMSE, se les presentó un video en dos sesiones, con un intervalo de 5 meses, mostrando el desempeño de dos adultos mayores, respondiendo el MoCA test y el MMSE, previo consentimiento informado. Se compararon los puntajes dados en las dos sesiones por los sujetos en entrenamiento, con los de ellos mismos (intra-observador), usando el coeficiente de concordancia y correlación de Lin(rho) y con los del grupo restante (inter-observador) usando el coeficiente de correlación intra-clase (ICC).
 Resultados: participaron 46 evaluadores. Se encontró alta confiabilidad inter-observador para el MoCA (ICC=0.86), pero baja para el MMSE (ICC=0.24) y baja confiabilidad intra-observador tanto para el MoCA (rho paciente 1=0.012 y rho paciente 2=0.152) como para el MMSE (rho paciente 1=0.008 y rho paciente 2=0.012). Aunque los puntajes difirieron, las clasificaciones diagnósticas realizadas por los evaluadores fueron similares a las del patrón de oro.
 Conclusión: la correcta aplicación del test, requiere varios entrenamientos, y aunque hubo pocas diferencias entre los puntajes, los errores cuando se está cerca del punto de corte propuesto, aumentan el riesgo de sesgo.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,010 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».