Deterioro cognitivo y presencia de depresión en adultos mayores institucionalizados en asilos privados de Aguascalientes
Bibliographic record
Abstract
Introducción: La esperanza de vida creciente ha elevado la población mundial de adultos mayores trayendo consigo una mayor incidencia de condiciones asociadas al envejecimiento. Entre estas el deterioro cognitivo y la depresión son notables, ya que a menudo coexisten y disminuyen significativamente la calidad de vida de este grupo. Objetivo: Determinar la relación entre el deterioro cognitivo y presencia de depresión en adultos mayores institucionalizados en asilos privados de Aguascalientes. Metodología: Investigación cuantitativa, correlacional, transversal y prospectiva. Se incluyó a 50 adultos mayores de ambos sexos, fueron seleccionados por conveniencia de 6 asilos privados. Se utilizaron el Montreal Cognitive Assessment (MoCA) y la Escala de Depresión Geriátrica de Yesavage para la recolección de datos, ambos con alta confiabilidad (Alfa de Cronbach de 0.89 y 0.80, respectivamente). La hipótesis se evaluó con la prueba de chi cuadrado. Resultados: La edad promedio de los participantes fue de 76 años (rango de 60 a 99), con 54% de mujeres. El 52% llevaba menos de un año institucionalizado y 68% ingresó de manera voluntaria. Sorprendentemente 70% de los participantes mostró signos de depresión y 98% presentó deterioro cognitivo. Sin embargo, no se encontró una asociación estadísticamente significativa entre el deterioro cognitivo y la depresión (p = 0.123). Conclusión: En este estudio no se halló una relación estadísticamente significativa entre ambas condiciones en la población estudiada, la alta prevalencia de depresión y deterioro cognitivo en adultos mayores institucionalizados resalta la necesidad urgente de detección temprana e intervención oportuna en estos entornos. Recepción: 26/05/2025 Aprobación: 22/07/2025
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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 | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".