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PV-002 - ¿EXISTE RECUPERACIÓN COGNITIVA EN PACIENTES DUALES Y NO DUALES EN ABSTINENCIA?.

2022· article· es· W4312516331 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueABSTRACT BOOK 2022 · 2022
Typearticle
Languagees
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicBusiness, Innovation, and Economy
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPsychologyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Objetivos. Explorar el rendimiento cognitivo en diferentes funciones cognitivas una vez completada la desintoxicación de sustancias de abuso. Determinar si existe recuperación en el funcionamiento cognitivo a los seis meses de abstinencia en el contexto de un tratamiento intensivo multidisciplinar e integrado. Comparar el rendimiento cognitivo en el grupo de diagnóstico dual y el grupo de diagnóstico no dual. Comparar la evolución en rendimiento cognitivo de un grupo y otro. Material y Método. Muestra formada por 212 pacientes que completan el programa terapéutico (libre de drogas, excepto nicotina y cafeína) en un dispositivo de tratamiento multidisciplinar e integrado, que incluye hospitalización y centro de día con una duración de 6 meses. Instrumento de medida. Evaluación Cognitiva de Montreal (MoCA) administrada por psicólogos clínicos. Análisis estadísticos: Se utilizó el paquete estadístico SPSS vs. 23. Estadísticos descriptivos: edad, sexo, nivel de estudios, diagnóstico al alta y dominios cognitivos que evalúa el MoCA. Prueba t para muestras relacionadas para diferencias pre-post en estos dominios. Prueba t para muestras independientes para comparar diagnóstico dual y no dual. Resultados y conclusiones. Las funciones cognitivas más afectadas son las visoespaciales y memoria diferida y las más conservadas la denominación y la orientación. Existe mejoría significativa en atención, lenguaje, recuerdo diferido y orientación en ambos grupos y la diferencia entre ambos se acorta al alta. Pacientes con diagnóstico dual presentan al mes de ingreso un deterioro cognitivo mayor que aquellos con diagnóstico no dual pero tras completar el mismo tratamiento experimentan una mejoría significativa hasta el punto que al alta las puntuaciones entre ambos grupos se aproximan y la diferencia deja de ser significativa. Planteamos nuevos estudios donde afinar en las variables implicadas para diseñar tratamientos con componentes específicos que se acomoden a las dificultades individuales.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.462
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0400.005

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.

Opus teacher head0.021
GPT teacher head0.224
Teacher spread0.203 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2022
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