Relación entre las evaluaciones BACS y MoCA en la cognición de pacientes con psicosis
Bibliographic record
Abstract
La correcta y rápida medición del déficit cognitivo que asocian los trastornos psicóticos es de \ngran importancia en la práctica clínica de la psiquiatría por los efectos que este déficit tiene \nsobre la calidad de vida de los pacientes, afectando a las capacidades de atención, la memoria \nde trabajo, la memoria y fluencia verbal, y la velocidad ejecutiva. La elevada duración que \nrequieren las herramientas de medición cognitiva dificulta su uso extenso en la práctica, y no se \nconoce si los resultados obtenidos con el uso de otras más breves se correlaciona bien con el \nde otras más costosas en tiempo y en cuanto a la preparación necesaria para su \nadministración. Aquí examinamos la relación entre los resultados obtenidos utilizando la escala \nBrief Assessment of Cognition in Schizophrenia (BACS), un test ampliamente utilizado para \nevaluar el déficit cognitivo en pacientes con esquizofrenia, cuya aplicación y corrección requiere \naproximadamente 50 minutos; y el test Montreal Cognitive Assessment (MoCA), uno más breve \nde aproximadamente 10-15 minutos en 19 pacientes con trastornos psicóticos. \nLos resultados mostraron una correlación significativa entre los resultados obtenidos en ambos \ninstrumentos (r = 0.51, p < 0.05), y especialmente en cuanto a la medición de la memoria verbal \n(r = 0.74, p < 0.001) y velocidad de procesamiento (r = 0.59, p < 0.01), indicando que el test \nMoCA puede ser útil como herramienta de uso generalizado en el cribado del déficit cognitivo \nen pacientes psicóticos.
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 | 0.003 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".