Contributo do Mini Mental State Examination e do Montreal Cognitive Assessment na avaliação neuropsicológica de rastreio da cognição global no défice cognitivo ligeiro associado a perturbações do movimento
Bibliographic record
Abstract
O défice cognitivo ligeiro (DCL) é descrito como uma fase de transição entre o envelhecimento normal e a demência. Tem sido estudada a relação entre perturbações do movimento e o DCL, em particular com a doença de Parkinson (DP), nomeadamente ao nível da especificidade dos défices frequentemente de natureza executiva. Recentemente, tem havido evidências crescentes da presença de défices cognitivos ligeiros no tremor essencial (TE), colocando novos desafios ao estudo destes quadros pré-demenciais. No presente estudo explorou-se o estado cognitivo global, ao nível do rastreio inicial, com o Mini Mental State Examination (MMSE; Guerreiro et al., 1994) e o Montreal Cognitive Assessment (MoCA; Simões et al., 2008) em doentes com DCL associado ou não a doenças do movimento (DP e TE) e em doentes com queixas subjetivas de memória (QSM), quadro que tem sido sugerido como pré DCL. Dado que o MoCA inclui itens de avaliação das funções executivas, averiguaram-se eventuais diferenças no desempenho entre os grupos nos subdomínios do teste. Procurou-se perceber se estes testes diferenciam pessoas com DCL de pessoas com QSM. Avaliou-se o valor preditivo das variáveis escolaridade, idade sexo, e grupo clínico de pertença nas pontuações totais obtidas nos dois testes. Não foram encontradas diferenças na cognição global entre os doentes com DCL com e sem perturbações do movimento. O desempenho no MMSE e no MoCA apenas diferenciou significativamente os doentes com DCL de pessoas com QSM. Nas análises por subdomínios no MoCA, os resultados sugerem que os subdomínios visuoespacial/executivo, atenção e evocação diferida parecem ser os mais discriminativos de DCL, o que é consistente com a literatura (Nasreddine et al., 2005). A escolaridade foi o preditor mais forte do desempenho no MoCA, seguido do grupo clínico, sexo e idade. No MMSE o único preditor significativo do desempenho foi o grupo clínico. Discute-se a vantagem de utilização do MoCA relativamente ao MMSE na avaliação da cognição global no DCL, associado ou não a perturbações do movimento e a necessidade de recorrer a outros instrumentos de rastreio das funções executivas para diagnósticos diferenciais mais detalhados.
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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.002 |
| 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) | 0.001 | 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".