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Validez de la Escala de Evaluación Cognitiva de Montreal (MoCA) para determinar deterioro cognitivo en pacientes con esquizofrenia

2014· article· es· W2124969698 on OpenAlexaboutno aff
Lorena Rodríguez-Bores Ramírez, Ricardo Saracco-Álvarez, Raúl Escamilla-Orozco, Ana Fresán

Bibliographic record

VenueSalud Mental · 2014
Typearticle
Languagees
FieldMedicine
TopicSchizophrenia research and treatment
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPsychologyCognitive impairmentHumanitiesPsychiatryCognitionArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introducción. La esquizofrenia es un trastorno mental que posee múltiples dimensiones sintomáticas y las alteraciones cognitivas son características cardinales en la evolución del trastorno. El uso de clinimetría para evaluar dichas deficiencias puede aportar información en la investigación en este campo. Objetivo. Determinar la validez y confiabilidad de la Escala de Evaluación Cognitiva Montreal (MoCA) para la evaluación del déficit cognitivo en pacientes con el diagnóstico de esquizofrenia. Material y métodos. Se evaluaron cien pacientes con diagnóstico de esquizofrenia reclutados en la Clínica de Esquizofrenia del Instituto Nacional de Psiquiatría Ramón de la Fuente Muñiz. Se aplicaron las escalas de MoCA, MMSE y PANSS para la valoración de las funciones cognitivas. Se estableció la confiabilidad del MoCA con el Alfa de Cronbach y se estableció su validez concurrente con el MMSE y la subescala cognitiva de la PANSS. Resultados. De acuerdo al MMSE (con ajuste de escolaridad) el 8% de los pacientes fueron clasificados con deterioro cognitivo en contraste con el puntaje total del MoCA que reporto 69% de la muestra con deterioro cognitivo. La escala MoCA obtuvo una confiabilidad (Alfa de Cronbach=0.71) similar a la observada por el MMSE (?=0.70) y adecuada validez concurrente. Conclusiones. La MoCA es un instrumento confiable y válido para establecer la presencia de deterioro cognitivo leve en pacientes con esquizofrenia, sencillo y de fácil aplicación en la práctica clínica psiquiátrica cotidiana.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.300
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

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.

Opus teacher head0.015
GPT teacher head0.346
Teacher spread0.331 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations17
Published2014
Admission routes1
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