뇌졸중 환자를 대상으로 실시한 비문해 노인 특성반영 인지기능검사(Literacy Independent Cognitive Assessment; LICA)와 한국판 몬트리올 인지평가(Korean version of Montreal Cognitive Assessment; MoCA-K)의 상관관계
Bibliographic record
Abstract
목적 : 본 연구는 뇌졸중 환자를 대상으로 노인 인지기능검사(LICA)의 타당성을 알아보기 위해 MoCA-K와의 상관관계를 실시하였다. 연구방법 : 2018년 5월 1일부터 2018년 9월 30일까지 서울 소재의 병원에서 뇌졸중으로 입원한 환자를 30명을 대상으로 LICA, MoCA-K 평가하였다. 연구결과 : LICA와 MoCA-K의 수행 점수간의 상관계수는 r=.469로 통계적으로 유의미한 차이를 보였다. MoCA-K의 학력과의 상관관계는 r=.760로 유의미한 차이를 보였으며 LICA는 학력과의 상관관계는 r=.432로 유의미한 차이를 보였다. MoCA-K하위 항목 기억력과 LICA의 기억력과의 상관관계는 r=.468로 유의미한 차이를 보였고, MoCA-K 주의력과 LICA의 주의력의 상관관계는 r=.504로 유의미한 차이를 보였다. 결론 : 본 연구의 결과를 통하여 LICA는 MoCA-K와 유의한 상관관계를 가진 도구로 확인되었으며, 뇌졸중 환자에게도 평가할 수 있는 인지 평가도구로 사용할 수 있을 것이다.
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 | 0.009 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
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".