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Record W6980424844

Capacidad discriminativa de la escala MoCA para deterioro cognitivo en pacientes VIH

2019· dissertation· es· W6980424844 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2019
Typedissertation
Languagees
FieldBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
TopicSesquiterpenes and Asteraceae Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHuman immunodeficiency virus (HIV)Primary careOutpatient clinicHIV diagnosis
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introducción: Con la introducción de la terapia antirretroviral se ha producido un cambio en la forma en la que el VIH afecta a nivel cognitivo, disminuyendo las formas graves, como la demencia asociada al VIH, y aumentando las formas leves e intermedias. Son diversas las herramientas que se han empleado como pruebas de cribado de estas alteraciones cognitivas. La escala de evaluación cognitiva de Montreal (MoCA) podría ser una alternativa adecuada para la identificación precoz en consulta del deterioro neurocognitivo en pacientes con infección por VIH.\n\t\t\t\t Hipótesis y objetivo: La hipótesis de nuestro estudio se basa en la utilidad de la escala MoCA como herramienta de cribado para detectar alteraciones neurocognitivas en los pacientes con infección por VIH. El objetivo principal es la evaluación de la capacidad discriminativa de la escala MoCA para la detección de alteraciones neurocognitivas en dichos pacientes.\n\t\t\t\t Diseño: Se trata de un estudio observacional transversal con componente analítico. Se selecionan pacientes con infección por VIH procedentes de las consultas de Enfermedades Infecciosas. A estos pacientes se les realizará una evaluación neuropsicológica completa, después de la realización de las pruebas MoCA y minimental (MMSE), así como se recogerán una serie de datos socioepidemiológicos, antecedentes personales y en relación con la infección VIH. Se analizarán dichos datos, valorando la capacidad discriminativa del test MoCA mediante los cálculos de la sensibilidad, especificidad, valores predictivos positivos y negativos y el cálculo del área bajo la curva (ABC) de la curva ROC.\n\t\t\t\t Ámbito: Unidad de Enfermedades Infecciosas del Hospital General Universitario Reina Sofía de Murcia.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.008
metaresearch head score (Gemma)0.031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.014
Threshold uncertainty score0.043

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0080.031
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

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.

Opus teacher head0.014
GPT teacher head0.271
Teacher spread0.257 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
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
Published2019
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