Validación de la escala de Montreal como test de cribado en deterioro cognitivo en la esclerosis múltiple
Bibliographic record
Abstract
La esclerosis múltiple (EM) es una enfermedad autoinmune desmielinizante, crónica y multifocal del sistema nervioso central, que afecta principalmente a adultos jóvenes y que provoca una importante discapacidad física y cognitiva. Se estima que entre un 45 y un 65% de los pacientes con EM padecen disfunción cognitiva. En los pacientes con EM el deterioro cognitivo adquiere típicamente un perfil subcortical -con alteración de las funciones ejecutivas, la velocidad de procesamiento y las habilidades visuoespaciales- y tiene grandes repercusiones en el desempeño laboral y en las actividades de la vida diaria. Las baterías neuropsicológicas empleadas tradicionalmente para la valoración del deterioro cognitivo en la EM son pruebas complejas que requieren de un tiempo prolongado de administración y, en algunos casos, de personal especializado para su interpretación. Es preciso, por tanto, disponer de test sencillos y rápidos que permitan detectar en unos minutos aquellos casos de EM que puedan presentar deterioro cognitivo y que puedan necesitar una valoración neuropsicológica especializada y un tratamiento precoz. La Evaluación Cognitiva de Montreal (MoCA Test) es un test de cribado que se ha validado en múltiples idiomas y que ha demostrado buena especificidad y sensibilidad en otras enfermedades que cursan con deterioro cognitivo con alteración disejecutiva, como la enfermedad de Parkinson...
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 | 0.009 | 0.030 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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 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".