Comparación del test de evaluación cognitiva de Montreal versus Fototest para diagnóstico de deterioro cognitivo en adultos mayores
Bibliographic record
Abstract
Introducción: El deterioro cognitivo constituye uno de los retos sociosanitarios más importantes que se presentan en la sociedad, se caracteriza por un deterioro de las funciones cognitivas como lenguaje, memoria, atención, pensamiento y cálculo; dada su epidemiología se han implementado instrumentos para su diagnóstico temprano como: el test de evaluación cognitiva de Montreal y el Fototest.Objetivo: Describir de manera comparativa la validez interna del MoCA test y Fototest para el diagnóstico de deterioro cognitivo en adultos mayores mediante recopilación bibliográfica Metodología: Revisión bibliográfica de tipo narrativa usando una búsqueda sistemática, obteniendo información de base de datos como Pubmed, Science Direct y Scopus. Con la ayuda de los términos de búsqueda como "Cognitive dysfunction" AND "Fototest"; Cognitive dysfunction" AND "Montreal"Resultados: Con la investigación planteada se encontró 6 artículos los mismo que fueron analizados, encontrándose estudios con mayor sensibilidad 0.94 y especificidad 0.60 a favor del test de evaluación de Montreal para diagnóstico de deterioro cognitivo con respecto al Fototest. Sin embargo, no se encontraron suficientes estudios para el Fototest, aunque, este último presento ventajas en el tiempo de aplicación y no discrimina el nivel educativo.Conclusiones: En esta revisión se encontró que el deterioro cognitivo en los adultos mayores se ve influenciado sobre todo por edad y nivel educativo, tomando en cuenta la recopilación de la información se evidencio claramente que los adultos mayores con nivel educativo bajo presentan menor desarrollo cognitivo y mayor riesgo de padecer deterioro cognitivo.
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 | 0.008 | 0.036 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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.
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".