The test of memory malingering (TOMM) : a study in the healthy portuguese population
Bibliographic record
Abstract
Introdução: As queixas subjetivas de memória são frequentes em adultos mais velhos e podem ser um sintoma de processos neurodegenerativos. Para avaliar a presença desses processos, é essencial a realização de uma avaliação neuropsicológica, porém, os seus resultados são sensíveis à simulação. Um dos testes mais utilizados para avaliar a simulação é o TOMM (Teste de Simulação de Problemas de Memória), mas ainda não existem dados normativos do mesmo para a população portuguesa mais velha. Por outro lado, uma das provas mais utilizadas para avaliar a memória é a prova Memória Lógica, uma prova de memória de histórias. Assim, o principal objetivo é estudar a relação entre estas duas provas, para perceber se o TOMM é uma boa medida de avaliação da simulação. Se for, não se correlacionará com os resultados da prova Memória Lógica. Metodologia: Foi avaliada uma amostra normativa da população portuguesa, constituída por 41 adultos mais velhos. O protocolo de avaliação incluiu os seguintes instrumentos: Questionário Sociodemográfico; Montreal Cognitive Assessment (MoCA); Teste Memória Lógica; Teste de Simulação de Problemas de Memória (TOMM); Escala de Queixas Subjetivas de Memória (QSM); Escala de Depressão Geriátrica (GDS-15); e Escala de Atividades Instrumentais de Vida Diária (AIVD). Resultados: Foi encontrada uma relação estatisticamente significativa entre os resultados no TOMM e os resultados na Memória Lógica. Conclusões: Apesar de ter sido encontrada uma relação, não houve resultados abaixo do ponto de corte no TOMM, ao contrário do que aconteceu na Memória Lógica. Desta forma, o TOMM parece ser uma medida eficaz para avaliar simulação porque, caso contrário, teria havido pontuações abaixo do ponto de corte nos indivíduos que tiveram pontuações abaixo do ponto de corte na Memória Lógica, o que significava que estavam a simular esses défices. Neste sentido, a relação encontrada tem pouco significado na prática.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".