Bibliographic record
Abstract
Introdução. A apatia é um sintoma neuropsiquiátrico que tem sido reconhecido como um sintoma frequente na Esclerose Múltipla (EM), apesar de ainda ser sub-diagnosticado na prática clínica. Face aos estudos recentes e ao impacto atribuído à apatia ficou claro que é essencial encontrar uma escala que avalie o estado apático dos doentes visando optimizar a terapêutica e o tratamento. Material e métodos. Estudo caso-controlo composto por 30 doentes com EM e 30 controlos saudáveis recrutados consecutivamente entre Julho de 2014 e Fevereiro de 2015. A definição de apatia foi efectuada através dos critérios clínicos de Robert et al. Adicionalmente, as escalas para pesquisa de apatia, EA e EAA, foram aplicadas. A depressão, fadiga e desempenho cognitivo global foram avaliados, respectivamente, através do Inventário de Depressão de Beck (BDI), Escala Modificada de Impacto da Fadiga (MFIS) e Montreal Cognitive Assessment (MOCA). Todos responderam a cinco inquéritos (BDI, MFIS, MoCA, EA e EAA). Resultados. Os doentes com EM tiveram pontuações significativamente superiores aos controlos em ambas as escalas de apatia, com os doentes do sexo masculino a apresentar pontuações significativamente mais elevadas. A EA e EAA correlacionaram-se positivamente com os níveis de depressão e fadiga cognitiva. Não se verificou associação com a duração da doença ou a incapacidade física. Foi estabelecido um ponto de corte de 10,50 para a EA e de 13,5 para a EAA. Comparativamente à EA, a EAA é menos específica (94% vs. 82%), mas mais sensível (85% vs. 64%). Discussão. Demonstrou-se uma forte relação entre apatia e depressão, medida através do BDI. A ocorrência de apatia parece ser independente da duração da doença, da incapacidade física e da terapêutica actual do doente. A EAA foi considerada uma melhor escala de rastreio para avaliação da apatia.
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 | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.003 |
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".