Eficacia del programa de entrenamiento cognitivo “Mente Sana” para adultos mayores analfabetos con deterioro cognitivo leve
Bibliographic record
Abstract
El envejecimiento puede conducir a alteraciones cognitivas y funcionales, que a veces limitan a los adultos mayores en su desarrollo social, especialmente a los grupos de adultos mayores analfabetos que reciben poca atención de los sistemas de salud. En este contexto, la presente investigación propone el programa de entrenamiento cognitivo "MENTE SANA" para mejorar las funciones cognitivas de los adultos mayores analfabetos en Arequipa (Perú). Es un tipo de investigación cuasiexperimental con diseño de pretest / post test con un grupo control homogéneo. La muestra estaba compuesta por adultos mayores de 60 años y de género femenino. Se utilizó la Evaluación Cognitiva de Montreal (MoCA) para detectar el nivel de deterioro cognitivo en adultos mayores analfabetos. El programa de 50 sesiones se aplicó diariamente a todos los adultos mayores con deterioro cognitivo leve que fueron seleccionados para el estudio. Se descubrió que el grupo tratamiento mejoró sus funciones cognitivas en comparación con el grupo control. Estos resultados ayudan a proponer programas de entrenamiento cognitivo adaptados para personas analfabetas.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".