Treino cognitivo em idosos saudáveis e com défice cognitivo ligeiro: um estudo exploratório com a plataforma online primerCOG
Bibliographic record
Abstract
O envelhecimento da população é visto como um dos problemas fulcrais da atualidade. A sociedade portuguesa é no presente considerada uma sociedade envelhecida. Isto evidencia a necessidade de prevenção e de intervenção nesta população, nomeadamente a nível cognitivo. O presente estudo teve como objetivo contribuir para a validação científica exploratória da eficácia do programa de treino cognitivo online primerCOG aplicado a participantes com dois perfis distintos: idosos saudáveis e idosos com défice cognitivo ligeiro (DCL), após 10 sessões de treino. Os resultados revelaram que os indivíduos com perfil de DCL manifestaram melhorias significativas em algumas funções cognitivas após a aplicação do programa de treino cognitivo com recurso à plataforma online primerCOG. Concretamente, observaram-se diferenças significativas ao nível das funções cognitivas globais no perfil com DCL em ambos os testes de rastreio neuropsicológico (Montreal Cognitive Assessment – MoCA, e Mini-Mental State Examination – MMSE). Verificaram-se ainda melhorias significativas ao nível das funções executivas avaliadas pelo Trail Making Test – Parte B (TMTB), bem como na memória de trabalho e atenção avaliadas pelo teste de Sequência de Dígitos da Escala de Memória de Wechsler. Os resultados demostraram também que o perfil saudável não revelou alterações significativas no seu desempenho ao nível das funções cognitivas. Finalmente, verificou-se um aumento significativo da sintomatologia depressiva avaliada pela Escala de Depressão Geriátrica (GDS) no perfil saudável. Estes resultados proporcionam algum apoio para a pertinência de aplicar programas de treino cognitivo em idosos com DCL e contribuem para a validação da eficácia da plataforma primerCOG. Sugere-se ainda a realização de estudos longitudinais com população saudável para avaliar a eficácia do treino nesta população, com efeitos preventivos
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".