O fototest no rastreio neurocognitivo na esclerose múltipla
Bibliographic record
Abstract
Background: A Esclerose Múltipla (EM) é das doenças neurológicas mais comuns. A disfunção cognitiva consiste num marcador clínico da EM, cerca de metade dos pacientes apresentam comprometimento cognitivo. Objetivos: O Fototest (FT) é um teste breve, sensível, específico e com boa relação custoeficácia na deteção de deterioração cognitiva. Pretendemos testar a validade do FT como um instrumento de screening neurocognitivo na EM. Métodos: O estudo envolveu uma amostra de 30 doentes com diferentes tipos de EM de uma clínica de tratamento ambulatório e 19 participantes saudáveis. Em conjunto com o FT, foram aplicados o Montreal Cognitive Assessment (MoCA), o Índice de Barthel (IB), a Expanded Disability Status Scale (EDSS) e a Escala de Severidade de Fadiga (FSS). Resultados: O grupo EM obteve resultados significativamente inferiores em todos os domínios do FT, excepto na tarefa de nomeação. O FT apresenta boa validade concorrente com o MoCa. Na comparação direta com o MoCa, o FT revelou uma área sob a curva superior e níveis de sensibilidade e especificidade para os défices cognitivos na EM superiores. Ao ponto de corte de 31 no FT correspondem valores de sensibilidade de 100% e especificidade de 76,7%. Conclusão: O FT é um teste válido, específico, sensível e breve, não dependente das funções sensoriomotoras. Pode ser uma opção para o screening neurocognitivo na EM, especialmente na identificação de casos para posterior avaliação neuropsicológica e intervenção.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".