Revisión de las pruebas cognitivas breves para pacientes con sospecha de demencia
Bibliographic record
Abstract
NTRODUCCIÓN: Para ser útiles, las pruebas cognitivas breves (PCB) deben ser rápidas, sensibles, fáciles de realizar y no necesitar de un gran entrenamiento para hacerlo. Las pruebas cognitivas breves comúnmente utilizadas incluyen el Mini Examen del Estado Mental (MMSE) y la Evaluación Cognitiva de Montreal (MoCA). OBJETIVO: Brindar una descripción de las PCB disponibles y sus propiedades psicométricas para la detección de la demencia. MÉTODOS: Revisión narrativa RESULTADOS: El MMSE le otorga un gran peso a la orientación, la memoria, la visuo-espacialidad y el lenguaje, y, en consecuencia, puede ser sensible a los déficits cognitivos encontrados en la demencia tipo Alzheimer. MoCA es una prueba breve más compleja que evalúa una gama más amplia de dominios cognitivos, especialmente funciones ejecutivas, proporcionando una mayor sensibilidad para detectar el deterioro cognitivo leve y otros tipos de demencia, no solo la demencia tipo Alzheimer. CONCLUSIONES: Las PCB son parte del arsenal necesario para ayudar a confirmar la sospecha de la demencia. La escolaridad tiene un impacto importante en el desempeño de las PCB y puede sesgar la interpretación de los resultados obtenidos.
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 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
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".