Predictors of Mild Cognitive Impairment in a Hypertensive Population
Bibliographic record
Abstract
Introducción: El estatus cognitivo es considerado un biomarcador del daño vascular encefálico en la hipertensión arterial (HTA). Es fundamental en pacientes con HTA la pesquisa del deterioro cognitivo leve (DCL).Objetivo: Valorar la presencia de factores predictores de DCL en pacientes hipertensos. Material y métodos: Estudio observacional, transversal, en el periodo 2015-2023. Se incluyeron pacientes mayores de 18 años, asistidos en policlínica que hubieran realizado la Evaluación Cognitiva de Montreal (MoCA). Se consideró valor de MoCA alterado uno < 24. Se excluyeron pacientes con dificultades motoras, sensoriales, enfermedad psiquiátrica, analfabetismo. Las variables cualitativas se presentan como frecuencias absolutas y relativas, y para el estudio de asociación se utilizó test de Chi cuadrado. Las variables cuantitativas se presentan como media y desviación estándar, y el estudio de diferencias se realizó con test T de Student para muestras independientes. En el análisis de regresión logística múltiple se colocaron aquellas variables significativas en el análisis univariado por el método Forward. Nivel de significación alfa = 0,05. Resultados: 129 pacientes, mujeres: hombres 2:1; edad promedio 60 años. El 79,1 % tenía HTA grado 3, 30,4 % presentaban más de 20 años de evolución de HTA. El 52,7% tenía escolarización primaria. Un 89,4 % presentaba sobrepeso-obesidad, el 36,4 % tabaquismo, 29,7 % dislipidemia mixta. Un 65,1% presentó un valor de MoCA ≥ 24 y el 34,9 % un valor < 24. En el modelo predictor logístico, las variables evolución en años de HTA, dislipidemia mixta, y enfermedad cerebrovascular fueron predictoras de riesgo de MoCA alterado. El nivel educativo terciario fue factor protector. Conclusiones: La identificación de factores predictores de daño cognitivo es prioritaria para una acción preventiva. En este estudio las variables tiempo de evolución de la HTA, dislipidemia mixta, enfermedad cerebrovascular y nivel educativo permitieron predecir mayor riesgo de DCL. Cómo citar este artículo: Mas VD, Rivero MN, Spósito PM, Cuba X, Llorens SM. Predictores de riesgo de deterioro cognitivo leve en una población de hipertensos. Rev Argent Cardiol 2023;91:422-427. http://dx.doi.org/10.7775/rac.es.v91.i6.20709
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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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".