Validación preliminar del test de evaluación cognitiva de Montreal en una muestra de adultos mayores
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Validar preliminarmente el test de evaluacion cognitiva de Montreal en una muestra de adultos mayores. Metodos: Se realizo una investigacion de desarrollo tecnologico para obtener puntos de corte para el diagnostico del deterioro cognitivo y la demencia en una muestra de 133 pacientes mayores de 55 anos. Esta fue recogida en el Hospital Clinico Quirurgico “Hermanos Ameijeiras” y en el Policlinico 28 de enero (Playa), en el periodo de mayo a noviembre de 2017. Se aplico el test de evaluacion cognitiva de Montreal. Para el analisis estadistico se utilizaron medidas de resumen media y desviacion estandar. La comparacion de medias entre los grupos se realizo mediante el analisis de varianza de un factor. Para el calculo de los puntos de corte se utilizo la curva de caracteristicas operacionales del receptor. Resultados: Las puntuaciones medias en el test de evaluacion cognitiva de Montreal fueron de 22,6 para el grupo con deterioro cognitivo leve; 15,4 para el grupo con demencia y los controles superaron los 25 puntos. Se obtuvieron puntos de corte menor de 24,5 para diferenciar el deterioro cognitivo leve de los sujetos sanos; la sensibilidad fue de 74,5 %; y la especificidad, de 71,8 %. Puntuaciones inferiores a 18,5 apoyaron el diagnostico de demencia con una sensibilidad 72,1 % y especificidad 97,4 %. Conclusiones: El test de evaluacion cognitiva de Montreal, aplicado en los adultos mayores del estudio, resulto un instrumento confiable para la discriminacion entre la demencia y los sujetos sanos, asi como para la correcta identificacion de sujetos con deterioro cognitivo leve con niveles adecuados de especificidad y sensibilidad.
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 | 0.021 |
| 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 | 0.001 |
| 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".