Deterioro cognitivo en los adultos mayores de los centros geriátricos de la ciudad de Cuenca. 2022
Bibliographic record
Abstract
Introducción: El deterioro cognitivo es uno de los problemas más frecuentes en los adultos mayores institucionalizados que afecta la calidad de vida e interfiere en las actividades diarias. Objetivo: Determinar el nivel del deterioro cognitivo en los adultos mayores de los Centros Geriátricos de la Ciudad de Cuenca, 2022-2023. \nMetodología: Se realizó un estudio cuantitativo, descriptivo de corte transversal con una muestra de 76 participantes de dos Centros Geriátricos de la ciudad de Cuenca. Para la recolección de datos se aplicó un formulario de las variables sociodemográficas y los instrumentos Test Minimental de Folstein y Evaluación Cognitiva de Montreal. Los datos recogidos fueron transcritos y analizados en el programa estadístico SPSS versión 28 y posteriormente los resultados interpretados mediante porcentajes y frecuencias \nResultados: La edad más frecuente fue de 65-75 años, predominaron: el sexo femenino con 57.9%, solteros en un 53.3% e instrucción primaria del 47.4% y tiempo de residencia en los asilos del 43.4% en el rango de 1-5 años. La evaluación del deterioro cognitivo con el Minimental evidenció que el 90.8% presentaron deterioro cognitivo, de estos el 56,6% contó con deterioro cognitivo grave. Con la aplicación del test Montreal un 98,7% de los participantes tuvieron deterioro cognitivo, de los cuales el 61,8% de participantes se encontró dentro del grado de deterioro grave. \nConclusión: Se encontró un alto nivel de deterioro cognitivo en edades de 65-75 años, prevaleció el deterioro cognitivo grave y el leve.
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 | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| 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) | 0.003 | 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".