PERFORMANCE IN COGNITIVE TESTS AND SUBJECTIVE PERCEPTION OF THE MEMORY IN INDIVIDUALS FROM RECIFE-PE
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Currently, there is a discussion about how subjective memory perception can predict performance in cognitive tests. Objective: To correlate the subjective perception of memory with performance in cognitive tests Mini-Mental State Examination (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Methods: Cross-sectional, descriptive study with 28 participants without cognitive complaints. People aged 40 years or more and at least four years of schooling were included. Participants were asked about their subjective perception of memory and then submitted to cognitive tests. Data were analyzed using SPSS software (v.23). Results: The population consisted of female individuals (89.3%), a mean age of 58.9 years (SD=±9.6), education of 11.9 years (SD=±4.4). As for the perception of memory, 53,5% of the individuals classified it as neutral, of which 7.1% had a score greater than or equal to 26 points in the MoCA, while 57.1% scored 24 or more in the MMSE. Also, 43,5% rated memory positively and, among them, 92.9% scored well on the MMSE, while only 28.7% had good performance on the MoCA. This self-assessment was correlated with MoCA performance (χ2=10.38; p=0.001). Conclusion: The subjective perception of memory was correlated with the performance of participants in the MoCA. Individuals with good perceptions had predominantly low performance on the tool.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».