Validez diagnóstica de la evaluación cognitiva montreal en el deterioro cognitivo posictus
Bibliographic record
Abstract
[ES]Objetivo. Valorar la utilidad diagnóstica de la prueba de cribado Evaluación Cognitiva Montreal (MoCA) para su aplicación en el contexto clínico real de la rehabilitación neurológica en fase subaguda del ictus. Métodos. Estudio de validación de prueba de cribado, que constó de tres fases: análisis de la validez diagnóstica y comparación con la del Examen Cognoscitivo Mini-Mental (MMSE), fiabilidad interevaluadores y fiabilidad intraevaluador. La capacidad diagnóstica se evalúo en una muestra de 123 pacientes a través del cálculo de la sensibilidad, la especificidad y el área bajo la curva ROC; se compararon los resultados del MoCA y del MMSE. La fiabilidad interevaluadores e intraevaluador se analizó mediante el índice de correlación intraclase en una submuestra de 30 y 62 pacientes, respectivamente. Resultados. La MoCA obtuvo valores adecuados de sensibilidad (79,17%) y especificidad (96,3%) con un punto de corte de <21. El área bajo la curva del MoCA (0,946) fue superior al del MMSE (0,823). La fiabilidad interevaluadores e intraevaluador del MoCA fue adecuada, con valores de CCI de 0,936 y 0,843, respectivamente. Conclusiones. La versión española utilizada en este estudio presenta unas adecuadas propiedades de detección del déficit cognitivo en pacientes con ictus y puede considerarse un instrumento útil en el entorno de la rehabilitación neurológica en fase subaguda de la enfermedad.
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 | 0.008 | 0.027 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".