Deterioro cognitivo leve y depresión : estudio de correlaciones entre dos escalas de Cribado
Bibliographic record
Abstract
El presente estudio planteó la posibilidad de encontrar correlaciones entre los resultados de dos pruebas de tamizaje, la Escala de Depresión Geriátrica de Yesavage (GDS) y el Montreal Cognitive Assesment Test (MoCa), la aplicación de las pruebas se realizó en una muestra de 39 personas sanas, mayores de 60 años en la Ciudad de Cali, Colombia, se encontró que el 10.26% de la muestra dio indicadores de depresión y el 82% indicadores de deterioro cognitivo, dato que pondría a pensar si en realidad el DCL es algo normal en las personas mayores de 60 años, pero al ser la muestra tan pequeña no se pueden sacar conclusiones significativas de ella. Entre las variables estudiadas solamente se encontraron diferencias estadísticamente significativas en la variable nivel educativo en los resultados de la GDS. El coeficiente de correlación de Pearson fue de -0.084, lo que indica que en la práctica la correlación es casi que inexistente, lo que hace pensar que las dos entidades clínicas se comportan de manera independiente la una de la otra o que la relación es como afirman diversos autores, una relación bidireccional compleja que no necesariamente tiene un comportamiento lineal.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| 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".