Ajokyvyn arviointi MoCA-menetelmällä Alzheimerin taudin varhaisvaiheessa
Bibliographic record
Abstract
Lähtökohdat -- Tutkimme Montreal Cognitive Assessment (MoCA) -menetelmän soveltuvuutta varhaista Alzheimerin tautia sairastavien potilaiden ajokyvyn arviointiin. Selvitimme myös menetelmän herkkyyttä tunnistaa kognitiomuutoksia. Menetelmät -- Tutkimus sisälsi haastattelun, kognitiivisen arvioinnin (MoCA), ajon simulaattorilla ja oman ajamisen arvioinnin. Siihen osallistui 7 potilasta ja 17 tervettä ikätoveria. Tulokset -- Potilaat suoriutuivat verrokkeja heikommin MoCA-testissä ja simulaattoriajossa. Arvio omasta suoriutumisesta ajossa oli heillä merkitsevästi parempi kuin verrokeilla. Potilaat saivat testipisteitä keskimäärin 18,6 ja verrokit 27,4. Simulaattoriajossa potilaat tekivät lähes kaksi kertaa enemmän virheitä kuin verrokit. Päätelmät -- Testi näyttää tunnistavan varhaisia kognition muutoksia hyvin. Oireiden tiedostamisen ja kognitiivisen suoriutumisen heikentyminen näyttää suurentavan liikenneturvallisuusriskiä. Ajokyvystä on syytä huolestua, kun MoCA-pistemäärä on alle 20.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.004 |
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".