Validez de la evaluación cognitiva de montreal en pacientes con lesion intracraneal traumatica
Bibliographic record
Abstract
Determinar si la evaluación de Montreal tiene validez pronóstica para detectar la presencia de alteración cognitiva en pacientes con lesión intracraneal traumática en el Hospital Regional Docente de Trujillo. MATERIAL Y MÉTODO: Se realizó un estudio observacional, analítico, de pruebas diagnósticas, que evaluó 132 pacientes distribuidos en dos grupos: Grupo I = 106 pacientes con TEC y Grupo II = 26 pacientes sin TEC en el periodo de estudio comprendido entre Diciembre del 2013 a Enero del 2014. RESULTADOS: El promedio de la edad de los pacientes con TEC fue 35,51 ± 14,27 años y de los pacientes sin TEC 30,69 ± 12,93 años; la proporción de pacientes del sexo masculino en los pacientes con y sin TEC fueron 66,98% y 65,38% respectivamente. En lo que respecta al score del MoCA, se observó que el promedio de los pacientes con TEC fue 25,52 ± 2,20 y el promedio de los pacientes sin TEC fue 28 ± 1,55; al categorizar el score MoCA y relacionarlos en función a la presencia de TEC se observó que 55,66% de los pacientes con TEC tuvo un score MoCA < 26, compatible con alteración cognitiva y en los que no tuvieron TEC solo el 11,54%. El rendimiento de la Evaluación Cognitiva de Montreal (MoCA), para predecir alteración cognitiva en pacientes con TEC, a un punto de corte < 26, la sensibilidad, especificidad, VPP y VPN fueron 55,66%, 88,46%, 95,16% y 32,86% respectivamente. El área bajo la curva (a través de la curva ROC) fue 0,82. CONCLUSIONES: La evaluación cognitiva de Montreal tuvo un rendimiento diagnóstico del 82% en predecir alteración cognitiva en pacientes con TEC. PALABRAS CLAVES: Evaluación cognitiva de Montreal, Traumatismo encefalocraneano.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 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".