Validación de la Escala de Montreal como test de cribado de deterioro cognitivo en la esclerosis múltiple
Bibliographic record
Abstract
Introduccion: La esclerosis multiple (EM) es una enfermedad autoinmune desmielinizante, cronica y multifocal del sistema nervioso central, que afecta principalmente a adultos jovenes y que provoca una importante discapacidad fisica y cognitiva. Se estima que entre un 45 y un 65 por ciento de los pacientes con EM padecen disfuncion cognitiva, con un perfil subcortical y con grandes repercusiones en el desempeno laboral y en las actividades de la vida diaria, por lo que resulta preciso disponer de tests sencillos y rapidos que permitan detectar en unos minutos aquellos casos de EM que puedan presentar deterioro cognitivo. El objetivo de evaluar la validez diagnostica y la fiabilidad del MoCA test como herramienta de cribado de deterioro cognitivo en pacientes con diagnostico de EM frente a la Bateria Neuropsicologica Breve (BNB). Material y metodos: Se reclutaron un total de 52 pacientes atendidos en la consulta monografica de enfermedades desmielinizantes del Hospital Universitario Infanta Leonor de Madrid. Se utilizaron la escala BNB -como prueba de referencia- y el MoCA test para el diagnostico de deterioro cognitivo. El estudio de la fiabilidad incluyo la valoracion de la consistencia interna, la fiabilidad interobservador y la fiabilidad test-retest y en el estudio de validez del MoCA Test se analizaron la validez de constructo, tanto interna como externa, y la validez de criterio. Asimismo, se llevo a cabo un analisis para identificar los factores sociodemograficos y clinicos que podian estar asociados con la presencia de deterioro cognitivo segun la puntuacion en la escala BNB. Resultados: Segun la escala BNB la prevalencia de deterioro cognitivo fue del 21,2 por ciento, y segun el MoCA Test, del 25 por ciento. El alfa de Cronbach total del MoCA Test fue de 0,822. El CCI fue de 0,80 (p menor 0,001) para la fiabilidad interobservador y de 0,96 (p menor 0,001) para la fiabilidad test-retest, y el indice Kappa fue de 1 en ambos casos. El area bajo la curva fue de 0,96 (p menor 0,001). Los puntos de corte seleccionados que maximizaron los valores de sensibilidad y especificidad para el MoCA Test fueron el 25 y el 26 con una sensibilidad del 91 por ciento, especificidad del 93 por ciento y acuerdo global del 92 por ciento. El coeficiente de probabilidad positivo fue de 12,42 y el negativo de 0,09. Conclusion: El MoCA Test ha mostrado ser una herramienta valida y fiable como metodo de cribado del deterioro cognitivo asociado a la EM.
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 | 0.007 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 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".