Propiedades psicométricas del Test de Montreal Cognitive Assessment: Moca-A y Moca-Basic en pacientes diabéticos, en un hospital de Lima, 2023
Notice bibliographique
Résumé
La presente investigación va aplicar el Test de Montreal Cognitive Assessment (MoCA) en su versión original- Basic y adaptadas, en pacientes diabéticos, para evaluar el deterioro cognitivo. Objetivo: Evaluar las propiedades psicométricas: Confiabilidad y Validez del Test de cognición breve, Montreal Cognitive Assessment: MoCA-A y MoCA-Basic en pacientes diabéticos en un hospital de Lima. Metodología: Es una investigación Básica, enfoque cuantitativo, diseño no experimental de corte transversal simple, con muestreo no probabilístico por conveniencia. La muestra fue 357 pacientes diabéticos hospitalizados. El instrumento: Test Montreal Cognitive Assessment, versión MoCA-A original - adaptado y el MoCA-Basic original – adaptado. La prueba de confrontación el MMSE. Se utilizó el Programa estadístico de Jamobi y el Excel. Para la Confiabilidad: Coeficiente de estabilidad Test-Retest, coeficiente de equivalencia: ítem-test; en la consistencia interna el Coeficiente de Kuder Richardson 20. Para Validez concurrente y predictiva, el coeficiente de correlación de Pearson. Resultados: Altos valores de Confiabilidad y validez de criterio: concurrente y predictiva. El Test de MoCA tiene gran fortaleza: IC>95%. Sensibilidad > 0.88 y Especificidad> 0.96 Conclusiones: El test de MoCA-A y MoCA-B son confiables y válidos estadísticamente, pueden ser usados en diabetes mellitus y en población general, en el diagnóstico de deterioro cognitivo leve.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».