Resultados do rastreio à Covilhã, 2017
Bibliographic record
Abstract
Introdução: O envelhecimento acarreta um declínio das funções cognitiva e motora dos indivíduos, que pode ocorrer de forma fisiológica ou patológica. Através do rastreio destas funções em indivíduos com mais de 65 anos pretende-se averiguar se existe uma relação entre a existência de défices cognitivos e lentificação motora. Materiais e Métodos: Utilizamos uma amostra de 109 indivíduos com 65 anos ou mais, que participaram voluntariamente no Rastreio Geriátrico à Covilhã. O teste utilizado para avaliar a função cognitiva foi o Montreal Cognitive Assessment (MoCA) e o teste escolhido para a avaliação da função motora foi o Timed Up and Go (TUG). A análise estatística dos dados foi feita com recurso ao programa IBM SPSS Statistics versão 23, com técnicas de análise estatística descritiva e inferencial. Resultados: Na examinação dos resultados verificamos que nesta população apenas 23,9% dos sujeitos obtiveram resultados de função cognitiva normal, sendo a prevalência indicativa de défice cognitivo ligeiro de 37,6%, e a prevalência indicativa de demência de 38,5%. O TUG teve uma média de 12,49 (± 4,89) segundos, sendo que 33% dos indivíduos foram classificados como tendo maior risco de queda e os restantes completaram o TUG dentro de um tempo normal. Foi observada uma associação entre o tempo alcançado no TUG e a pontuação obtida quer no total do MoCA como nos domínios “Visuo-espacial/Executiva”, “Nomeação”, “Atenção”, “Linguagem”, “Evocação Diferida”, e “Orientação”. Conclusão: Concluiu-se que nesta amostra existe uma forte associação entre o declínio cognitivo e físico, e sugere-se que o TUG é um instrumento cuja utilidade justifica uma maior utilização na prática clínica.
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 | 0.004 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.040 | 0.008 |
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".