Memoria declarativa en personas mayores con demencia, deterioro cognitivo leve y controles
Bibliographic record
Abstract
Existe una sólida evidencia de que las personas mayores con demencia muestran un rendimiento deficiente en memoria declarativa respecto de las personas sanas. Sin embargo, son escasos los estudios sobre las posibles diferencias en el rendimiento de la memoria declarativa (verbal) entre pacientes con deterioro cognitivo leve (DCL) de tipo amnésico y sanos, aunque los datos no son concluyentes. Objetivo: Determinar el rendimiento de la memoria declarativa en tres grupos de personas mayores; con probable demencia, con DCL y “sanos”. Material y Métodos: Se utilizó la Evaluación Cognitiva de Montreal (MoCA) y un instrumento basado en el Rey Auditory Verbal Learning Test. Resultados: Se observaron diferencias en el rendimiento memorístico entre los participantes con demencia y aquellos con DCL y “sanos”, pero no entre estos dos últimos grupos. Se hallaron correlaciones significativas moderadas y positivas entre la MoCA y las palabras recordadas. Discusión: El principal resultado de esta investigación es que el déficit en memoria declarativa se manifiesta entre el grupo con probable demencia y en los otros dos; sin embargo, no se observa entre el grupo de DCL y los controles “sanos”, por lo que se puede concluir que dichos resultados aportan evidencia de que, en general, los participantes con DCL no muestran déficits en memoria declarativa, lo que puede atribuirse a la heterogenidad del DCL. Por ello, surge la necesidad de continuar explorando el rendimiento de la memoria declarativa diferenciándolo según los subtipos de DCL.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".