Exekutive Probleme bei geriatrischen Patienten und Patientinnen
Bibliographic record
Abstract
Zusammenfassung: Die Erfassung der Exekutivfunktionen bei älteren Menschen ist von zentraler Bedeutung, da Defizite in kognitiven Kontroll- und Regulationsprozessen nicht nur einen neurodegenerativen Abbauprozess ankündigen, sondern auch Alltagstätigkeiten beeinträchtigen können. Durch etablierte Screeningverfahren wie Mini-Mental-State-Examination (MMSE) oder Montreal Cognitive Assessment (MoCA) wird dieser heterogene Funktionsbereich jedoch nur eingeschränkt erfasst. In der vorliegenden Arbeit wurde die Klassifikationswahrscheinlichkeit dieser Tests mit dem Screeningverfahren für Exekutivfunktionen (SEF) in einer geriatrischen Stichprobe verglichen. Ähnlich dem MMSE und MoCA, verfügte auch der SEF über eine gute klinische Akzeptanz und Handhabbarkeit. Ein Zusammenhang des neuen Screeningverfahrens zeigte sich mit den exekutiven MoCA-Items. Dabei teilt der SEF nicht die geringe Spezifität des MoCA und ermöglicht daher eine umfassendere Beurteilung exekutiver Funktionen von geriatrischen Patient_innen.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.004 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".