MoCA como teste complementar ao Trail Making Test para avaliar prejuízos cognitivos em usuários crônicos de cocaína/crack
Bibliographic record
Abstract
Existem poucos testes validados para avaliar prejuízos cognitivos em usuários de cocaína/crack, sendo estes restritos a poucos domínios. O Montreal Cognitive Assessment (MoCA) é um teste que avalia múltiplos prejuízos cognitivos, validado, por exemplo, para o diagnóstico de demência, e doença de Alzheimer, mas não para usuários de cocaína/crack. Nós comparamos o desempenho de usuários crônicos de cocaína/crack com indivíduos saudáveis no teste MoCA. Nós também avaliamos o desempenho destes indivíduos no teste Trail Making Test (TMT) para comparar os resultados. Sujeitos controles e usuários eram ambos do sexo masculino e adultos, com pelo menos 10 anos de escolaridade (para evitar falsos erros cognitivos). No teste MoCA os usuários de cocaína/crack apresentaram escores inferiores aos controles. No TMT (A, B e B-A) também. Esses resultados revelaram prejuízos cognitivos, como, por exemplo, na linguagem e memória dos usuários. Porém, a correlação de escores entre os testes MoCA e TMT foi evidenciada somente no grupo controle, sugerindo não só a diferença, mas outros importantes resultados obtidos com a realização de ambos os testes, de modo a garantir um rastreamento mais completo e múltiplo de prejuízos cognitivos. Portanto, nós sugerimos o uso do MoCA como um teste complementar ao TMT para avaliar prejuízos cognitivos em usuários crônicos de cocaína/crack.
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 | 0.002 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| 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) | 0.011 | 0.002 |
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".