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Enregistrement W2624157551 · doi:10.14201/gredos.128548

Validez diagnóstica de la evaluación cognitiva montreal en el deterioro cognitivo posictus

2015· dissertation· es· W2624157551 sur OpenAlexaboutno aff
Jose María Porto Payan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Languees
DomainePsychology
ThématiqueDevelopmental and Educational Neuropsychology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHumanitiesGynecologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

[ES]Objetivo. Valorar la utilidad diagnóstica de la prueba de cribado Evaluación Cognitiva
\nMontreal (MoCA) para su aplicación en el contexto clínico real de la rehabilitación
\nneurológica en fase subaguda del ictus.
\nMétodos. Estudio de validación de prueba de cribado, que constó de tres fases: análisis
\nde la validez diagnóstica y comparación con la del Examen Cognoscitivo Mini-Mental
\n(MMSE), fiabilidad interevaluadores y fiabilidad intraevaluador. La capacidad
\ndiagnóstica se evalúo en una muestra de 123 pacientes a través del cálculo de la
\nsensibilidad, la especificidad y el área bajo la curva ROC; se compararon los resultados
\ndel MoCA y del MMSE. La fiabilidad interevaluadores e intraevaluador se analizó
\nmediante el índice de correlación intraclase en una submuestra de 30 y 62 pacientes,
\nrespectivamente.
\nResultados. La MoCA obtuvo valores adecuados de sensibilidad (79,17%) y
\nespecificidad (96,3%) con un punto de corte de <21. El área bajo la curva del MoCA
\n(0,946) fue superior al del MMSE (0,823). La fiabilidad interevaluadores e
\nintraevaluador del MoCA fue adecuada, con valores de CCI de 0,936 y 0,843,
\nrespectivamente.
\nConclusiones. La versión española utilizada en este estudio presenta unas adecuadas
\npropiedades de detección del déficit cognitivo en pacientes con ictus y puede
\nconsiderarse un instrumento útil en el entorno de la rehabilitación neurológica en fase
\nsubaguda de la enfermedad.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,846
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,007

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,406 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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