Apresentação e aplicabilidade da versão brasileira da MoCA (Montreal Cognitive Assessment )para rastreio de Comprometimento Cognitivo Leve
Bibliographic record
Abstract
Introdução: No último século, a expectativa média da população mundial aumentou significantemente com os adventos tecnológicos e científicos nas diferentes áreas, incluindo a saúde.Com isso, mais pessoas têm sido acometidas por doenças degenerativas associadas ao envelhecimento, por exemplo doença de Alzheimer, aumentando assim a necessidade de se caracterizar o déficit cognitivo em sua fase inicial. A Montreal Cognitive Assessment (MoCA) é um instrumento de rastreio que foi desenvolvido no Canadá para identificar pacientes com Comprometimento Cognitivo Leve (CCL) visto que o Mini Exame do Estado Mental (MEEM) mostrou-se com baixa sensibilidade em detectar CCL. Não há instrumentos válidos e adaptados no Brasil para diagnosticar CCL. Objetivo: Apresentar a versão brasileira da Bateria Montreal, verificar sua aplicabilidade em uma população brasileira e validar este teste para uso em nosso país com a finalidade de detectar CCL. Método: Foi realizada a tradução e a retro tradução do teste segundo as normas de Guillemin e esta versão experimental brasileira da Bateria Montreal foi aplicada juntamente com o MEEM ,Escala de Lawton para atividades de vida diária e com a lista de palavras do ADAS –cog adaptada para o português em 80 sujeitos.Para testar a reprodutibilidade e a validade de construção, oito pacientes foram testados em ocasião posterior por uma neuropsicóloga. Resultados: Em um primeiro momento, o teste como um todo foi considerado factível, apesar de algumas questões terem sido consideradas difíceis, nenhuma suscitou dúvidas. Porém, a consistência interna da versão brasileira do teste foi de 0,471,baixa, se comparada com a do autor principal, que foi de 0,83. O coeficiente de correlação intraclasse (ICC) foi de 0,882, indicando uma boa concordância interobservador. Conclusão: a Bateria Montreal foi traduzida para o português com sucesso,mas não foi possível neste estudo validá-la para a língua portuguesa, devido ao baixo valor de consistência interna.Para a continuidade do trabalho, nossa versão deverá passar por modificações e novas adaptações a fim de se utilizá-la em nossa população como instrumento de rastreio para CCL.
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 | 0.006 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
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.
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".