Utilidad de la evaluación cognitiva de Montreal en relación al minimental test para determinar deterioro cognitivo en pacientes con enfermedad de Parkinson, Hospital escuela Antonio Lenin Fonseca, Enero 2016
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Introducción: El deterioro cognitivo leve en la enfermedad de Parkinson se encuentra entre las característica no motoras de la enfermedad, con una alta prevalencia, contribuyendo de manera significativa en la mala calidad de vida en los pacientes con esta enfermedad, siendo un problema un problema habitual en la práctica clínica la detección del mismo, por lo que se requiere de instrumentos de detección altamente sensibles y específicos, que faciliten su diagnóstico y nos permita iniciar con las medidas farmacológica y no farmacológicas para su tratamiento. \n \nObjetivo: Comparar la utilidad del test MoCA en relación al MMSE para determinar deterioro cognitivo en pacientes con enfermedad de Parkinson, Hospital escuela Antonio Lenin Fonseca, enero 2016 \n \nMétodo: Dentro de nuestro estudio se evaluó la sensibilidad y especificidad de diferentes pruebas neuropsicológicas (Evaluación cognitiva de Montreal (MoCA) y Mini examen del estado mental (MMSE), en pacientes atendidos con Enfermedad de Parkinson en el Hospital Escuela Antonio Lenin Fonseca. \nResultados: Según curva COR encontramos que Moca y MMSE fueron capaces de determinar deterioro cognitivo, el área bajo la curva para el Moca fue de 0.75 (IC del 95% = 0.61 – 0.88; p .001) y para el MMSE fue de 0.57 (IC del 95% = 0.42 – 0.72; p .359) \n \nConclusión: la MoCA puede ser la prueba más adecuada para la detección de deterioro cognitivo en la EP. Sin embargo, se necesitan más estudios con mayor tamaño de la muestra para determinar el instrumento de detección más adecuado para el deterioro cognitivo.
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.
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 découle