Más allá de la vejez: determinantes del deterioro cognitivo en la adultez media en Sabaneta, 2023
Bibliographic record
Abstract
Más allá de la vejez: determinantes del deterioro cognitivo en la adultez media en Sabaneta, 2023 Objetivo: Determinar la prevalencia del deterioro cognitivo y sus factores asociados en adultos de 45 a 65 años residentes en Sabaneta, Antioquia, en 2023 Métodos: Estudio observacional y transversal en 460 participantes seleccionados mediante muestreo por conglomerados, con representatividad urbana y rural. El deterioro cognitivo se evaluó con la prueba Montreal Cognitive Assessment (MoCA), utilizando puntos de corte ajustados por nivel educativo. Se aplicó una encuesta estructurada para recolectar variables sociodemográficas, clínicas, conductuales y nutricionales. Se calcularon razones de prevalencia (RP) crudas y ajustadas mediante modelos lineales generalizados con distribución Poisson y enlace logarítmico. Resultados: La prevalencia de deterioro cognitivo leve fue 31,1% (IC95%: 27,0–35,4) y de demencia 2,8% (IC95%: 1,6–4,7). En el análisis ajustado, el riesgo de deterioro cognitivo aumentó con la edad (RPa=1,03; IC95%: 1,01–1,05), residir en zona rural (RPa=1,36; IC95%: 1,08–1,70), tener ≤12 años de escolaridad (RPa=1,30; IC95%: 1,00–1,17), haber sido víctima del conflicto armado (RPa=1,62; IC95%: 1,16–2,27) y presentar patrones dietarios inflamatorios (RPa=3,39; IC95%: 1,78–7,80). Conclusión: La elevada prevalencia de deterioro cognitivo en la adultez media muestra que los procesos de vulnerabilidad cerebral comienzan antes de la vejez y están ligados a factores sociales, educativos y nutricionales. Estos hallazgos refuerzan la urgencia de estrategias de prevención temprana y políticas públicas intersectoriales que trasciendan lo local y respondan a un desafío creciente en América Latina y otros países de ingresos medios. Palabras claves: deterioro cognitivo, adultez media, conflicto armado, salud pública
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 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".