MoCA como teste complementar ao Trail Making Test para avaliar prejuízos cognitivos em usuários crônicos de cocaína/crack
Notice bibliographique
Résumé
Existem poucos testes validados para avaliar prejuízos cognitivos em usuários de cocaína/crack, sendo estes restritos a poucos domínios. O Montreal Cognitive Assessment (MoCA) é um teste que avalia múltiplos prejuízos cognitivos, validado, por exemplo, para o diagnóstico de demência, e doença de Alzheimer, mas não para usuários de cocaína/crack. Nós comparamos o desempenho de usuários crônicos de cocaína/crack com indivíduos saudáveis no teste MoCA. Nós também avaliamos o desempenho destes indivíduos no teste Trail Making Test (TMT) para comparar os resultados. Sujeitos controles e usuários eram ambos do sexo masculino e adultos, com pelo menos 10 anos de escolaridade (para evitar falsos erros cognitivos). No teste MoCA os usuários de cocaína/crack apresentaram escores inferiores aos controles. No TMT (A, B e B-A) também. Esses resultados revelaram prejuízos cognitivos, como, por exemplo, na linguagem e memória dos usuários. Porém, a correlação de escores entre os testes MoCA e TMT foi evidenciada somente no grupo controle, sugerindo não só a diferença, mas outros importantes resultados obtidos com a realização de ambos os testes, de modo a garantir um rastreamento mais completo e múltiplo de prejuízos cognitivos. Portanto, nós sugerimos o uso do MoCA como um teste complementar ao TMT para avaliar prejuízos cognitivos em usuários crônicos de cocaína/crack.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,011 | 0,002 |
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 ».