COGNITIVE ASSESSMENT OF ADULTS AND ELDERLY IN RECIFE-PE
Notice bibliographique
Résumé
Background: Currently, the influence of schooling on the assessment parameters of cognitive tests is under debate. Objectives: Evaluate the performance of possessors in the MMSE (Mini-mental State Examination) and MoCA (Montreal Cognitive Assessment), evaluating the influence of education on the performance of the participants. Methods: This is a cross-sectional, descriptive study with 33 participants without cognitive complaints. These were people aged 40 years or more, and at least four years of schooling. Data were formed in SPSS (v.23), using Spearman’s correlation coefficient (CS). Results: The population is predominantly composed of women (87.8%), with a mean age of 58 years (SD = ± 9.5), and education of 11.7 years (SD = ± 4.2 years). The median performance on the MMSE was 25 points (95%CI = 24.5-26.4) and, of these, 75.8% had a value equal to or greater than 24 points. At the same time, the median score in the MoCA was 20 points (95%CI = 18.6-21.7) and 18.2% of those evaluated scored equal to or greater than 26 points. As for the influence of education, there was a correlation for both tools (MMSE: CS = 0.457; p = 0.008; MoCA: CS = 0.556; p = 0.001). Regarding age, there was a correlation with MMSE performance (CS = 0.368; p = 0.035). Conclusion: MoCA and MEEM are correlated with the length of formal education. Thus, it is important to consider this factor when interpreting these scales.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».