Indicadores psicométricose capacidade discriminativa do Montreal Cognitive Assessment. Estudo em indivíduos saudáveis e pacientes com esquizofrenia do Hospital Central de Huambo
Bibliographic record
Abstract
Introdução: Na província do Huambo existe um conhecimento insuficiente sobre a esquizofrenia paranoide e enfermidades mentais. Muitas pessoas sofrem destes transtornos devido a traumas pós-guerra, infeção por VIH, abuso de álcool e outras que provocam desordens do comportamento. A avaliação do funcionamento neurocognitivo constitui um aspecto fulcral na prática clínica, devido ao facto de este poder ser afectado no curso de diferentes quadro clínicos. Neste sentido, a obtenção de algumas características psicométricas do Montreal Cognitive Assessment (MoCA) numa amostra Angolana, revestese de grande importância Objectivos: Determinar a validade de constructo através da consistência interna da prova, assim como através das correlações entre as diferentes subprovas, assim como, entre as subprovas e o total do MoCA. Estudar a influência de algumas variáveis individuais como, a idade, o sexo, os anos de escolaridade e o tipo de profissão no desempenho do MoCA. Determinar a validade discriminativa (sensibilidade e especificidade) do MoCA, comparando os resultados obtidos pela amostra normativa com os resultados obtidos por um grupo de pacientes com Esquizofrenia Paranóide. Métodos: O MoCA foi aplicado a uma amostra de conveniência, constituída por 33 participantes organizados em dois grupos: Grupo Esquizofrenia Paranoide (EP) (n=8), composto por indivíduos internados na unidade Psiquiatria do Hospital Central do Huambo; Grupo controlo (n=25). Resultados: O MoCA revelou uma boa consistência interna (α de Chronbach de 0,838), reforçada por correlações significativas entre os seus subtestes e estes e o total da prova. 84,4% da variância no desempenho na prova foi influenciada pela idade e pela escolaridade dos participantes. Para um ponto de corte de 7, o MoCA apresenta uma sensibilidade de 100% e uma especificidade de 50% para identificação de doentes com esquizofrenia. Conclusões: Embora seja necessários estudos adicionais, o MoCA revela interessantes características psicométricas com vista á sua utilização em Angola.
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 | 0.002 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| 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".