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Record W7034572458

Validação da versão em português da entrevista telefônica para avaliação do estado cognitivo - modificada (TICS-M) em pacientes acometidos por acidente vascular cerebral

2014· article· pt· W7034572458 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueAmericanae (AECID Library) · 2014
Typearticle
Languagept
FieldSocial Sciences
TopicLanguage and cultural evolution
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Data collectionStatistical analysisTransmission (telecommunications)Reliability (semiconductor)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introdução: O AVC (acidente vascular cerebral) é uma das mais importantes causas de alterações neuropsicológicas. Uma avaliação cognitiva inicial realizada por telefone implicaria em um diagnóstico mais precoce de prejuízo cognitivo e demência, reduzindo custos e tempo. Objetivo: Examinar as propriedades psicométricas da versão brasileira da Entrevista Telefônica para Avaliação do Estado Cognitivo - Modificada (TICS-M) em pacientes pós-AVC. Métodos: Previamente à validação da TICS-M em indivíduos acometidos por AVC, foi realizada tradução para o Português do Brasil e adaptação transcultural da versão original da TICS-M em uma amostra de 30 sujeitos não clínicos. Após esta fase, um subgrupo de 61 pacientes com AVC, participantes do Estudo da Mortalidade e Morbidade do AVC (EMMA) que ocorre no Hospital Universitário da Universidade de São Paulo, foram convidados a participar da validação da TICS-M, seis meses após o evento agudo. A TICS-M foi aplicada em três momentos: avaliação inicial (entrevista presencial), uma e duas semanas após a primeira avaliação. Na avaliação inicial, além da TICS-M, questionários adicionais foram aplicados para avaliar a cognição: MoCA (Montreal Cognitive Assessment), MEEM (Mini Exame do Estado Mental); e para a depressão, HDRS (Hamilton Depression Rating Scale). Todos os questionários foram aplicados por duas entrevistadoras treinadas para o estudo. A confiabilidade intra-observador da TICS-M foi testada através dos coeficientes de Pearson, Intraclasse e alfa de Cronbach. As características internas do TICS-M também foram avaliadas através de uma análise exploratória utilizando o método Análise de Componentes Principais. A validade discriminatória do instrumento para rastreamento de demência pós-AVC foi avaliada em comparação a MEEM pela análise da área sob a curva (AUC) determinada pela curva ROC. Foram calculadas sensibilidade e especificidade para o ponto de corte ideal para rastrear demência. Resultados: De maneira geral, a TICS-M traduzida para o português apresentou um bom entendimento dos itens na mostra de indivíduos não clínicos. Foi observada uma frequência de 23% sugestiva de demência pós-AVC. O nível de escolaridade esteve positivamente associado ao estado demencial rastreado pelo MEEM. O estado depressivo assim como outras características de base não se associou à demência sugerida pelo MEEM. A confiabilidade teste-reteste intra-observador revelou taxas quase totais nos três momentos avaliados (Pearson Coeficiente > 0,85, Coeficientes de Correlação Intraclasse > 0,85 e Coeficiente alfa de Cronbach: 0,96). A análise fatorial determinou três domínios: memória de trabalho e atenção; memória recente e de evocação e orientação. A área sob a curva (AUC) determinada para a TICS-M em comparação com MEEM foi de 0,89 (intervalo de confiança 95%: 0,80-0,98). O ponto de corte sugerido para TICS-M foi de 14 pontos (escala de 0-39 pontos) para rastrear demência com sensibilidade de 91,5% e especificidade de 71,4%. Resultados semelhantes foram observadas com o MoCA. Conclusão: A versão brasileira da TICS-M sugere ser um instrumento de pesquisa útil e confiável para rastrear demência em pacientes pós-AVC

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.280
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0000.003
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.003
Open science0.0020.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.002

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.

Opus teacher head0.026
GPT teacher head0.272
Teacher spread0.246 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2014
Admission routes1
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