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Eficacia de un programa de rehabilitación cognitiva en pacientes geriátricos

2024· article· es· W4400162259 on OpenAlexaboutno aff
Irma G. Lozano-Rodríguez, Guadalupe E. Taboada-Gallardo, María C. Hernández-Valencia

Bibliographic record

VenueAtención Familiar · 2024
Typearticle
Languagees
FieldMedicine
TopicAging, Health, and Disability
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMedicinePsychology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Objetivo: evaluar la eficacia de un programa de rehabilitación cognitiva en pacientes geriátricos utilizando como instrumento de medición el test Montreal Cognitive Assesment (MoCA). Métodos: se realizó un estudio cuasi experimental en la Unidad de Medicina Física y Rehabilitación Siglo XXI de la Ciudad de México del Instituto Mexicano del Seguro Social de enero a mayo del 2023. Se realizó cálculo de tamaño de muestra, el tipo de muestreo fue probabilístico. Se incluyeron 47 participantes de ambos sexos, mayores de 60 años de edad, sin antecedente de patología neurológica, a quienes se les aplicó el test de MoCA, posteriormente se implementaron seis sesiones de rehabilitación cognitiva institucional de 40 minutos de duración cada una, al término de las sesiones se aplicó nuevamente el instrumento de medición. Se realizó estadística interferencial y se utilizó la prueba de Wilcoxon, y la prueba t de Student, ambas con estimación de p< 0.05. Resultados: el valor de test de MoCA inicial fue 21.9±4.8 puntos y el final 26.3±1.9, que corresponde a un puntaje normal, con diferencia de 4.4 puntos (p<0.05). La mayoría de los apartados del test de MoCA tuvieron p<0.05, excepto los dominios de identificación, repetición de frases y orientación, además los mejores resultados correspondieron a los apartados de visuoconstrucción (reloj), abstracción y memoria. Conclusión: el uso de programas y estrategias de rehabilitación cognitiva aplicados a la población geriátrica impactan significativamente en la mejoría de atención y memoria.

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.171
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.001

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.

Opus teacher head0.011
GPT teacher head0.307
Teacher spread0.296 · 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
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".

Quick stats

Citations0
Published2024
Admission routes1
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