Frecuencia y Características del Estado Cognitivo de Personas con Deterioro Cognitivo Leve en la Enfermedad de Parkinson empleando la Evaluación cognitiva Montreal telefónica.
Bibliographic record
Abstract
Antecedentes: El deterioro cognitivo leve (DCL) es una de las manifestaciones no motoras de la enfermedad de Parkinson (EP), compromete principalmente la funcion ejecutiva, visuo-espacial y la memoria. Su prevalencia a nivel mundial es de 40%, y esta asociado a mayor edad, bajo nivel educativo, duracion y severidad de la enfermedad. Para su evaluacion se empleaban pruebas neuropsicologicas presenciales, que en medio de la pandemia de la COVID-19 se ha restringido. Su identificacion precoz es importante, ya que predice el desarrollo de demencia en la EP hasta en un 80%, lo cual compromete la calidad de vida del paciente y sus familias. Objetivos: Determinar la frecuencia y las caracteristicas del estado cognitivo de personas con deterioro cognitivo leve en la Enfermedad de Parkinson empleando la evaluacion cognitiva Montreal telefonica. Metodos: Inicialmente se solicitara la aprobacion del proyecto por el comite institucional de etica en investigacion para seres-humanos de la Universidad Peruana Cayetano Heredia y el comite institucional de etica en investigacion del Instituto Nacional de ciencias Neurologicas. Se incluiran 255 participantes con diagnostico de EP que reunan los criterios de inclusion, quienes consentiran su participacion via telefonica (consentimiento verbal). Se registraran datos sociodemograficos, se descartara depresion empleando la escala de depresion geriatrica y posteriormente se empleara la version telefonica de la evaluacion cognitiva de Montreal (T-MoCA) para determinar si el participante presenta o no DCL. Con el cuestionario de Pfeffer modificado se valorara la funcionalidad de los participantes. Ademas, exploraremos el rendimiento del T-MoCA frente al MoCA presencial para identificar el deterioro cognitivo leve en la enfermedad de Parkinson (DCL-EP). El analisis estadistico se realizara con el programa STATA 15. Resultados esperados: Esperamos determinar la frecuencia del DCL-EP, asi como describir los dominios cognitivos comprometidos. Esperamos que tanto el T-MoCA como el MoCA presencial identifiquen el DCL-EP de forma similar.
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 | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 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".