Database on Cognitive Impairment in Ecuadorian Adults: Application of the MoCA Test in its Mobile Version with Sociodemographic, Clinical, and Behavioral Variables
Notice bibliographique
Résumé
Database Description The database contains information on 1203 records documenting the application of the MoCA (Montreal Cognitive Assessment) test in Ecuadorian adults, with the aim of assessing cognitive impairment and analyzing its relationship with various sociodemographic, clinical and behavioral variables. The main characteristics are described below: Variables Included The database is structured in the following columns: Occupation: Participants' employment classification (e.g., "Full-time employee", "Part-time employee"). Sex: Participant's gender (Male/Female). History: Relevant medical history information (e.g., hypertension, diabetes, psychiatric disorders, etc.). Residence: Type of place where the participant lives (Urban/Rural). Alcohol: Frequency of alcohol consumption (Never, Occasionally, Frequently). Tobacco: Frequency of tobacco use (Never, Occasional smoker, Ex-smoker). Physical activity: Level of physical activity (Sedentary, Light, Moderate, Intense). Years: Years of study completed by the participant. Time_minutes_seconds: Duration in minutes and seconds it took to complete the MoCA test. Cog_num: Numerical score obtained in the MoCA Test. Cog_ord: Ordinal rating of cognitive performance ("Performance Below Expected", "Performance Slightly Below Expected", etc.). Purpose The main purpose of this database is: To assess cognitive impairment in Ecuadorian adults using the MoCA Test. To analyze how sociodemographic (age, gender, occupation), clinical (medical history) and behavioral (physical activity, tobacco and alcohol consumption) factors are related to cognitive outcomes. Salient Features The database includes a wide variety of data that allow for descriptive and correlational analyses. The data were collected using the mobile version of the MoCA Test in Spanish, which ensures accuracy and standardization. The variable "Time_minutes_seconds" provides information on the duration of the test for each participant. Example Records A typical example in the database is: Possible Uses Identify patterns between cognitive impairment and variables such as physical activity or medical history. To develop strategies for the prevention of cognitive decline in specific populations. Generate scientific articles based on the data collected.
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 | 0,001 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,006 |
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 ».