Estudo da prevalência de comprometimento cognitivo leve e demência na cidade de Tremembé, estado de São Paulo
Bibliographic record
Abstract
\n Introdução: A demência é um dos principais problemas de saúde devido ao rápido crescimento populacional de idosos, com prevalência estimada de 8,5% em estudos latino-americanos. Comprometimento cognitivo leve e Comprometimento Cognitivo sem Demência (CCSD) são designações utilizadas para a condição clínica entre o envelhecimento normal e demência com prevalência ainda insuficientemente determinada em estudos populacionais, particularmente no Brasil. Objetivos: Estabelecer a prevalência de CCSD e de demência em idosos que vivem na comunidade no município de Tremembé, estado de São Paulo, e avaliar a influência de variáveis sociodemográficas. Verificar se a prevalência de demência foi mais elevada entre sexagenários do que em países desenvolvidos. Secundariamente, verificar a adequação dos instrumentos: Questionário de Mudança Cognitiva (QMC), Addenbrooke\\'s Cognitive Examination-Revised (ACE-R) e Montreal Cognitive Assessment (MoCA) para estudos populacionais. Métodos: O estudo populacional foi realizado em fase única com os idosos com 60 anos ou mais residentes no município de Tremembé. Foram selecionados, de forma aleatória, 20% dos domicílios dos idosos de cada setor censitário do município. Além da avaliação clínica e neurológica, questionários foram aplicados aos informantes para avaliar atividade funcional (Informant Questionnaire on Cognitive Decline in the Elderly [IQCODE] e o Questionário de Atividades Funcionais de Pfeffer), e testes neuropsicológicos foram aplicados aos participantes (Bateria Breve do Rastreio Cognitivo, Mini Exame do Estado Mental, teste de fluência verbal e teste do desenho do relógio) juntamente com escalas de avaliação psiquiátrica. Os diagnósticos de CCSD e de demência foram estabelecidos em reunião de consenso entre dois especialistas em neurologia cognitiva, com base no conjunto dos dados obtidos.\n
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.009 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.006 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.003 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".