Validez del Montreal Cognitive Assessment (MoCA) vs Minimental State Examination (MMSE) para evaluar deterioro cognitivo y demencia en adultos mayores de centros geriátricos Centro Municipal Diurno el Hogar de los Abuelos y Hogar Cristo Rey. Cuenca, 2019.
Bibliographic record
Abstract
Antecedentes: en Ecuador, el deterioro cognitivo afecta al 16,3% de hombres y 25,7% de mujeres (1). No se encontraron estudios que validen el MoCA en español en Cuenca. \nObjetivo General - Determinar la validez diagnóstica del MoCA frente al MMSE y evaluar el deterioro cognitivo y demencia en adultos mayores del ¨Centro Municipal el Hogar de los Abuelos¨ y ¨Hogar Cristo Rey¨ de la Ciudad de Cuenca en el año 2019. \nMateriales y Método: Estudio observacional de validación de pruebas diagnósticas entre el MoCA y MMSE, en 93 adultos mayores que acudieron a los centros antes mencionados. Datos tabulados en SPSS 20ed, se caracterizó la población y determinó el análisis diagnóstico. \nResultados: la categoría de edad 3más frecuente fue adulto mayor (27%), el sexo predominante fue el femenino (62%). Al evaluar el MMSE, se obtuvo un 35% de normalidad, deterioro cognitivo 32%, sospecha patológica 23% y demencia 8%; mientras que el MoCA obtuvo un 85% de resultados patológicos. Al comparar las pruebas se obtuvo un 18% de normalidad y 82% de patológicos; correspondiendo a mujeres (56%), adultas mayores (30%) y seniles (30%). La sensibilidad del MoCA es del 98%, la especificidad 60%, VPP de 75%, VPN de 59% y el área bajo la curva 65%. \nConclusión: el MoCA es más sensible y menos especifico que el MMSE, siendo mejor para determinar enfermedad en sujetos enfermos, pero no más útil para detectar sujetos sanos. Y tiene puede distinguir el 65% de positivos de los negativos.
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 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".