MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4408311345 · doi:10.56535/jmpm.v50si1.1133

ĐẶC ĐIỂM NHẬN THỨC Ở NGƯỜI BỆNH PARKINSON THEO THANG ĐIỂM MoCA TẠI BỆNH VIỆN LÃO KHOA TRUNG ƯƠNG

2025· article· vi· W4408311345 on OpenAlexaboutno aff
Thanh-Binh Nguyen, Phước Đông Hà, Tấn Dũng Nguyễn

Bibliographic record

VenueVietNam Military Medical Unisversity · 2025
Typearticle
Languagevi
FieldEnvironmental Science
TopicResearch studies in Vietnam
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsChemistryMedicinal chemistryPhysics

Abstract

fetched live from OpenAlex

Mục tiêu: Đánh giá đặc điểm nhận thức ở người bệnh (NB) Parkinson theo thang điểm MoCA (Montreal Cognitive Assessment) và một số yếu tố liên quan. Phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu mô tả cắt ngang trên 113 NB Parkinson đến khám, điều trị và đánh giá chức năng nhận thức bằng thang điểm MoCA tại Bệnh viện Lão khoa Trung ương từ tháng 01 - 8/2024. Kết quả: Trong 113 NB Parkinson nghiên cứu, 75 NB (66,4%) có điểm MoCA < 26. Điểm MoCA trung bình của NB trong nghiên cứu là 21,82 ± 4,72. Điểm MoCA trung bình thấp hơn có ý nghĩa thống kê ở nhóm NB Parkinson ≥ 60 tuổi, trình độ học vấn thấp, nghề nghiệp lao động chân tay, với p < 0,001. Điểm MoCA ở NB Parkinson có mối tương quan nghịch chặt chẽ với thời gian mắc bệnh Parkinson (r = -0,763 và p < 0,001). Điểm MoCA ở NB Parkinson có mối tương quan nghịch chặt chẽ với điểm MDS - UPDRS (III) giai đoạn TẮT (r = -0,868 và p < 0,001). Kết luận: Tỷ lệ suy giảm nhận thức dựa theo thang điểm MoCA ở NB Parkinson trong nghiên cứu khá cao (66,4%). Tuổi cao, trình độ học vấn thấp, nghề nghiệp lao động chân tay, thời gian mắc bệnh Parkinson kéo dài, mức độ rối loạn vận động nặng là những yếu tố liên quan đến suy giảm nhận thức ở NB Parkinson.

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)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Open science, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.288
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0000.003
Science and technology studies0.0030.006
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0050.009
Research integrity0.0010.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0210.003

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 head0.009
GPT teacher head0.274
Teacher spread0.265 · 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".

Quick stats

Citations0
Published2025
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueVietNam Military Medical UnisversitySame topicResearch studies in VietnamFrench-language works237,207