Projeto de Intervenção para Melhoria do Desempenho Cognitivo em Doentes com Défice Cognitivo Ligeiro
Bibliographic record
Abstract
INTRODUÇÃO: Em 2018, um estudo de investigação realizado numa Unidade de Saúde Familiar (USF) estimou uma prevalência de défice cognitivo ligeiro (DCL) de 29,1%, verificando-se uma associação entre o melhor desempenho no teste Montreal Cognitive Assessement (MoCA) com a leitura de jornais e livros e a realização de passatempos. O objetivo do projeto foi melhorar a capacidade cognitiva nos idosos com DCL através de atividades de treino cognitivo.MÉTODOS: Projeto de intervenção realizado numa USF com uma amostra de 20 idosos com DCL. Decorreram sessões presenciais de treino cognitivo e foram entregues cadernos de trabalhos de casa. Foi aplicado o MoCA versão portuguesa aos zero, três e seis meses para avaliação do desempenho cognitivo.RESULTADOS: No início do estudo, a pontuação mediana no MoCA foi 18,5. Após seis meses, registou-se uma pontuação mediana de 23. Verificou-se uma melhoria da pontuação global em todos os domínios cognitivos, com exceção da linguagem e da orientação.CONCLUSÃO: O objetivo foi atingido pela melhoria do desempenho cognitivo após seis meses de estudo. O treino cognitivo tem um potencial efeito benéfico na saúde da população idosa e requer materiais de simples elaboração e baixo custo que podem ser aplicados em lares de idosos e centros de dia através dos cuidadores.
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 | 0.008 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".