PREDIÇÃO DE HABILIDADES COGNITIVAS POR MEIO DAS CAPACIDADES FÍSICAS DE ACORDO COM SEXO
Bibliographic record
Abstract
Este estudo teve como objetivo analisar se as capacidades físicas e nível de escolaridade de idosos são capazes de predizer suas habilidades cognitivas, considerando ainda se há influência do sexo na execução de tarefas simultâneas. Para tanto, foram avaliados 100 idosos com 60 anos ou mais de idade, de ambos os sexos, a partir da utilização dos instrumentos Montreal Cognitive Assesment (MoCA), a fim de verificar comprometimentos cognitivos, mensuração da força de preensão palmar por meio da medida no dinamômetro Jamar®, e mensuração da mobilidade funcional pelo teste Timed Get Up and Go (TUG), com e sem tarefa cognitiva. Os resultados obtidos neste estudo demonstraram que a idade, o nível de escolaridade e as capacidades físicas, a especificar a força de preensão palmar e mobilidade funcional, são capazes de predizer o desempenho no teste cognitivo MoCA, além de que os valores preditores encontrados são diferentes conforme o sexo em idosos. Concluiu-se que há relações entre capacidades físicas e o desempenho cognitivo em idosos, sendo esta última variável influenciada pelo grau de escolaridade apresentada pelo indivíduo. Ainda, cita-se a importância de adotar dinâmicas intervencionistas eficazes e mais adaptadas conforme o sexo, a fim de proporcionar uma melhora cognitiva na população idosa.
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 | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".