Puntuaciones del MoCA y el MMSE en pacientes con deterioro cognitivo leve y demencia en una clínica de memoria en Bogotá
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Bibliographic record
Abstract
Introducción. Diferentes pruebas neuropsicológicas permiten explorar las funciones cognitivas del adulto mayor, en un tiempo corto. En Colombia se dispone de pocos estudios sobre puntuaciones y puntos de corte para el MMSE y para el MoCA en relación al diagnóstico de deterioro cognitivo. Objetivo. Describir la distribución de las puntuaciones del MMSE y el MoCA y los puntos de corte con mejor discriminación, para el diagnóstico de deterioro cognitivo leve y demencia, en una muestra de pacientes de Bogotá. Material y métodos. Se evaluaron 248 pacientes por un equipo multidisciplinario, que consultaron a la Clínica de Memoria del HIUSJ entre 2009-2012, siguiendo un protocolo establecido. Se identificaron las puntuaciones del MoCA y MMSE, que permitieron obtener el mayor porcentaje de pacientes correctamente clasificados. Resultados. En el 70% de los pacientes con DCL y en el 69 % de los sujetos normales, se encontraron puntuaciones del MMSE inferiores o iguales a 28. En 91% de pacientes con DCL y 84% de los sujetos normales, se presentaron puntuaciones del MoCA inferiores o iguales a 25. Los pacientes con cualquier tipo de demencia, presentaron puntuaciones del MMSE inferiores o iguales a 27 e inferiores o iguales a 24 en el MoCA. Conclusión. Según el presente estudio, el tamizaje de funciones cognitivas, utilizando el MoCA, clasifica de manera más acertada que el MMSE, a los sujetos con deterioro cognitivo. Creemos que en atención primaria, estos puntos de corte del MoCA, pueden ser considerados por ahora, cuando se trate especialmente de sujetos con alta escolaridad.
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Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.004 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.001 |
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 it