Concordancia entre las pruebas Mini Mental State Examination, Short Portable Mental Status Questionnarie y Montreal Cognitive Assesment para el tamizaje del deterioro cognitivo en adultos mayores
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Determinar el nivel concordancia entre las pruebas Mini Mental State Examination (MMSE), Short Portable Mental Status Questionnarie (SPMSQ) y Montreal Cognitive Assesment (MoCA) para el tamizaje de deterioro cognitivo en adultos mayores a través del índice Kappa entre las tres pruebas. Material y métodos: Estudio de cohorte retrospectiva en personas atendidas en el servicio de Geriatría del Centro Médico Naval “Cirujano Mayor Santiago Távara”, seleccionados por conveniencia. Se incluyó un total de 1683 pacientes, tomándose como puntos de corte para determinar deterioro cognitivo un puntaje mayor a 4 en el SPMSQ; un puntaje menor a 26 en MoCA; y un puntaje menor a 25 en MMSE. Se utilizó el Índice Kappa de Cohen, utilizando un valor de 0,8 como indicador de una buena concordancia. Resultados: El MMSE fue la prueba con la que se encontró la mayor cantidad de pacientes con deterioro cognitivo dando un 43,32% del total. Se pudo observar un buen nivel de concordancia entre las pruebas MMSE y MoCA (índice Kappa: 0.99 IC95% 0,99 a 1,00 p<0,01), y un resultado discordante entre las pruebas MoCA y SPMSQ (índice Kappa: 0.42 IC95% 0,38 a 0,46 p<0,01); y las pruebas MMSE y SPMSQ (índice Kappa: 0.42 IC95% 0,38 a 0,46 p<0,01). Conclusión: Las pruebas MoCA y MMSE presentaron una excelente concordancia entre sí. La prueba SPMSQ mostró una pobre concordancia con respecto a las pruebas MMSE y MoCA.
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 | 0.005 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| 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".