QUEIXAS SUBJETIVAS DE MEMÓRIA: SINTOMAS DEPRESSIVOS, ANSIÓGENOS OU DÉFICES MNÉSICOS OBJETIVOS?
Notice bibliographique
Résumé
As queixas subjetivas de memória (QSM) na população idosa despertam, na comunidade científica, vários desafios. Em particular a diferenciação entre as QSM com a sintomatologia depressiva e ansiógena e o prejuízo mnésico objetivo. Este estudo transversal foi realizado com 620 participantes com mais de 54 anos (74.04 ± 10.41 anos; 72.4% do sexo feminino). Os instrumentos utilizados foram o Mini Mental State Examination (MMSE), o Montreal Cognitive Assessment (MoCA), a Escala de Queixas de Memória (EQM), a Escala de Depressão Geriátrica (EDG) e o Inventário de Ansiedade Geriátrica (IAG). As QSM estavam presentes em 78.9% (n = 489), os sintomas depressivos em 46.3% (n = 287) e os ansiógenos em 51.1% (n = 317). Os participantes com QSM obtiveram pontuações inferiores no MMSE (24,57 ± 5,65 vs 25,88 ± 5,36, p < 0,01), bem como, no MoCA (17,63 ± 7,86 vs 20,34 ± 7,84, p< 0,01). A escolaridade [β = 0,14, 95% intervalos de confiança (IC) = -0,823-0,475], o MMSE (β = -0,11, 95% IC = 0,034-0,241) e a EDG (β = 0,40, 95% IC = -0,112-0,59) revelaram-se preditores significativos das QSM. A depressão e a ansiedade parecem ter um efeito potenciador das QSM e associam-se a um pior desempenho cognitivo, sugerindo que as intervenções direcionadas para esses fatores se assumam como uma questão estratégica na promoção do envelhecimento saudável.
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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».