Poder preditivo do MoCa na avaliação neuropsicológica de pacientes com diagnóstico de demência
Bibliographic record
Abstract
O estudo teve como objetivo correlacionar testes neuropsicométricos em idosos com mais de quatro anos de escolaridade e avaliar a acurácia do MoCA no diagnóstico da doença de Alzheimer (DA) e comprometimento cognitivo leve (CCL). Foram avaliados 136 idosos atendidos no Instituto de Geriatria e Gerontologia, no período de abril de 2010 a dezembro de 2012. Os instrumentos utilizados foram o Miniexame do Estado Mental (MEEM), Cambridge Cognitive Examination (CAMCOG), teste do Desenho do Relógio (TDR), teste de Fluência Verbal, Escala de Depressão Geriátrica e Questionário de Atividades Funcionais de Pfeffer (QAFP), além do teste Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Foi utilizada a análise de curva ROC para se estabelecer pontos de corte, e o coeficiente de correlação de Pearson, a fim de comparar o MoCA com os outros testes. Os resultados mostraram que o teste MoCA foi o melhor para diferenciar doença de Alzheimer dos casos de CCL. A sensibilidade e a especificidade encontradas foram, respectivamente, 82,2% e 92,3%. A análise do teste de correlação evidenciou que o MoCA se correlacionou fortemente com outros testes já validados e de ampla aplicação no Brasil. Pode-se concluir que o MoCA mostrou ser o teste com maior valor preditivo para diferenciar DA de CCL e também diferenciar CCL dos controles normais. Além disso, o MoCA se correlacionou de maneira significativa com a variável idade e os testes MEEM, CAMCOG, TDR, de Fluência Verbal e QAFP, instrumentos já validados e amplamente utilizados no Brasil.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".