Instrumentos de avaliação das alterações na memória após infecção por COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Objetivo: Identificar o melhor instrumento de avaliação das alterações na memória, além de comparar a avaliação objetiva e a autoavaliação das mudanças na memória. Métodos: Amostra de 48 participantes com queixas de alterações na memória após infecção por COVID-19, com diagnóstico confirmado há, no mínimo, um mês, por indivíduos maiores de 18 anos e com adequado nível de consciência. A coleta aconteceu nas UBSs coparticipantes e fundamentou-se na aplicação do Mini Exame do Estado Mental (MEEM) e Montreal Cognitive Assessment (MoCA) para as queixas referentes à memória. A avaliação subjetiva foi baseada no questionário elaborado pelos autores. Resultados: Cerca de 31% dos pacientes que responderam o MEEM apresentaram prejuízo cognitivo. Em contrapartida, 83,3% dos entrevistados obtiveram esse resultado, ao se aplicar o MoCA. 81,25% dos indivíduos notaram alterações na memória, principalmente na memória recente. Conclusão: O MoCA identificou uma maior quantidade de indivíduos com déficit cognitivo, inclusive aqueles que não apresentaram essa queixa na avaliação subjetiva. A maioria dos participantes notaram mudanças na capacidade de armazenamento de informações, principalmente, à curto prazo.
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 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 | 0,007 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».