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Record W7062497986

Utilidad de la MIS en la predicción del desarrollo de demencia en enfermos de Parkinson

2023· article· es· W7062497986 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

aboutThe title or abstract carries a Canadian signal from the geographic lexicon.
no affNo Canadian affiliation: this work is invisible to an affiliation-only frame.
No Canadian affiliation. An affiliation-only frame, the usual design, would never have seen this work. It is one of the works that make the case for inverting the frame.

Bibliographic record

VenueZaguan (University of Zaragoza Repository) · 2023
Typearticle
Languagees
FieldEngineering
TopicParticle accelerators and beam dynamics
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMontreal Cognitive AssessmentCognitive impairmentCognitionCognitive decline
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introducción: la Enfermedad de Parkinson (EP) es la segunda enfermedad neurodegenerativa en frecuencia y su prevalencia está en aumento. Uno de los síntomas más problemáticos de la EP es la demencia que es debida a un deterioro cognitivo cortical posterior. La evaluación de la afectación cortical posterior podría identificar a los pacientes con riesgo de demencia. Este deterioro no se puede evaluar con los instrumentos de screening habituales como la escala Montreal Cognitive Assessment (MoCA), pero el Memory Index Score de la MoCA (MIS) podría ser adecuado. <br />Objetivos: comparar la correlación de la MoCA y la MIS con la funcionalidad cognitiva en el momento de su administración con la funcionalidad cognitiva medida un año más tarde y evaluar la capacidad del MIS de mejorar un modelo predictivo de demencia. <br />Metodología: sobre una cohorte de 132 pacientes con EP sin demencia se compararon las correlaciones de las puntuaciones totales de MoCA y MIS con la funcionalidad cognitiva medida por Parkison’s disease – Cognitive Functional Rating Scale (PD-CFRS) como medida de demencia. Esto se realizó tanto para la PD-CFRS basal como al año. Se compararon modelos predictivos de demencia que incluían MIS o MoCA con otro que no los incluía.<br />Resultados: la correlación de la MoCA con la PD-CFRS en dos mediciones con un año de diferencia disminuye (ρ=-0,57 vs ρ=-0,45) mientras que la MIS aumenta la suya (ρ=-0,21 vs ρ=-0,25). El modelo de predicción de demencia basado en datos clínicos se ve mejorado con la asociación de la MoCA. Sin embargo, la mejoría es mayor si se le asocia la MIS.<br />Conclusiones: la MIS de la MoCA V8 tiene una influencia en el riesgo de desarrollo de demencia en los pacientes con Parkinson mayor al año de la evaluación que en el momento de la evaluación, al contrario que la puntuación principal de la MoCA, lo que sugiere que, pasado el suficiente tiempo, la MIS tendrá mayor relevancia en el riesgo de desarrollo de demencia que la MoCA. La MIS tiene capacidad de mejorar las predicciones de desarrollo de demencia basadas en datos clínicos habituales. <br /><br />

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.

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)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.312
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.006
GPT teacher head0.215
Teacher spread0.209 · 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