Validez de la Evaluación Cognitiva de Montreal (MoCA) en adultos mayores atendidos en un consultorio externo de un hospital de Lima, Perú
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Determinar la validez de la Evaluación Cognitiva de Montreal (MoCA) en una población de adultos mayores hispanohablantes. Materiales y métodos: Estudio transversal, observacional y descriptivo de validación de instrumentos. Se aplicaron la MoCA y el Mini Examen del Estado Mental (MMSE) a 110 pacientes del consultorio externo de Medicina Interna de un hospital de Lima, Perú. La consistencia interna de la escala se evaluó mediante el coeficiente alfa de Cronbach, y la concordancia entre investigadores se determinó con el coeficiente kappa de Cohen. La validez de criterio se estableció calculando la sensibilidad, la especificidad, los valores predictivos positivo y negativo, y el rho de Spearman; mientras que la validez de constructo se determinó mediante el análisis de componentes principales. Resultados: El alfa de Cronbach fue de 0,89. La kappa ponderada de Cohen fue de 0,17 (p = 0,011). El área bajo la Curva Característica Operador-Receptor (ROC) fue de 0,63. La sensibilidad fue de 86,2 %, la especificidad de 39,5 %, el valor predictivo positivo de 33,8 %, el valor predictivo negativo de 88,9 %, el cociente de probabilidades positivo de 1,43 y el cociente de probabilidades negativo de 0,35. El coeficiente rho de Spearman fue de 0,24. Se identificaron 8 factores que explicaban un 65,6 % de la varianza. Conclusiones: La MoCA presenta características adecuadas de validez y confiabilidad, lo que respalda su utilidad como herramienta para el diagnóstico de deterioro cognitivo en la población peruana.
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 | 0.003 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".