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Enregistrement W7080133833 · doi:10.5281/zenodo.17059864

COMPARAÇÃO ENTRE MÉTODOS DE AVALIAÇÃO EM IDOSOS COM SUSPEITA DE COMPROMETIMENTO COGNITIVO NA ATENÇÃO BÁSICA: UMA REVISÃO DE LITERATURA

2025· other· pt· W7080133833 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typeother
Languept
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionCognitive impairmentContext (archaeology)Reference valuesMini–Mental State Examination

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUÇÃO: O rastreio precoce do comprometimento cognitivo em idosos na atenção básica é essencial para intervenções adequadas e manejo de condições como o comprometimento cognitivo leve e a demência. O Mini-Mental State Examination (MMSE) e o Montreal Cognitive Assessment (MoCA) são amplamente utilizados para avaliação cognitiva, com características distintas que influenciam sua aplicabilidade, precisão diagnóstica e tempo de execução. Esta revisão visa comparar ambas as ferramentas no contexto da atenção básica, destacando suas vantagens e limitações. OBJETIVO: Comparar as ferramentas de rastreio cognitivo MMSE e MoCA em relação à precisão diagnóstica, facilidade de aplicação e tempo de execução em idosos com suspeita de comprometimento cognitivo. METODOLOGIA: Realizou-se uma revisão de literatura com auxílio da ferramenta Google Acadêmico, abrangendo artigos publicados entre 2022 e 2024. Foram utilizados os descritores ("Mini-Mental State Examination" OR "Montreal Cognitive Assessment") AND ("Atenção Básica") AND ("Comparação" OR "Validação"). Ao todo, 185 artigos foram identificados e, após análise dos critérios de relevância e foco comparativo entre os instrumentos, 5 estudos foram selecionados para compor esta revisão. RESULTADOS: O MMSE é amplamente utilizado na atenção básica devido à sua simplicidade e curto tempo de execução, variando entre 5 a 10 minutos. Apesar de sua praticidade, o teste apresenta limitações na sensibilidade para detectar comprometimento cognitivo leve, especialmente em pacientes com maior escolaridade. Já o MoCA, embora demande mais tempo para aplicação (10 a 15 minutos) e exija maior treinamento dos profissionais, mostrou-se mais sensível na detecção de alterações cognitivas sutis, principalmente em indivíduos com níveis educacionais mais elevados. O MMSE se destaca pela acessibilidade e facilidade de aplicação, enquanto o MoCA oferece maior precisão diagnóstica. CONCLUSÃO: O MMSE permanece como uma ferramenta amplamente utilizada na atenção básica devido à sua praticidade e baixo custo. Contudo, o MoCA se destaca pela maior sensibilidade na detecção precoce do comprometimento cognitivo, sendo crucial para garantir intervenções mais eficazes. A escolha entre as ferramentas deve considerar o contexto clínico, o perfil dos pacientes e os recursos disponíveis na unidade de saúde. Estudos adicionais são necessários para fortalecer a evidência comparativa entre os instrumentos no cenário da atenção básica. Palavras-chave: Comprometimento cognitivo, MMSE, MoCA, Atenção básica, Diagnóstico 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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0120,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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