Evaluación de Validez del Test de Alteraciones de Memoria (T@M) en Población Chilena Mayor de 60 años
Bibliographic record
Abstract
El estudio tuvo como propósito evaluar la validez de la prueba de Alteraciones de Memoria (T@M) en personas mayores de 60 años en la región de La Araucanía - Chile. Metodológicamente, se adoptó un enfoque cuantitativo de tipo descriptivo y transversal. La técnica muestral fue de tipo no probabilístico por conveniencia, conformándose por 60 participantes (Mujeres: 55%; hombres: 45% respectivamente) con un promedio de edad de 73,4 años y 10,1 años de escolaridad. Se aplicaron tres instrumentos: el T@M (Rami et al., 2007), el Mini-Mental State Examination (MMSE) (Quiroga, Albala y Klaasen, 2004) y el Montreal Cognitive Assessment (MoCA) (Nasreddine et al, 2005). El análisis de los datos fue de tipo descriptivo y correlacional, con apoyo del software SPSS 27. Los resultados mostraron un alfa de Cronbach de 0.871 para el T@M, destacándose las dimensiones de memoria de evocación libre y con evocación de pistas. El instrumento clasificó al 70% de los participantes con funcionamiento cognitivo normal, al 15% con DCL y al 15% con EA, demostrando mayor sensibilidad para etapas iniciales de EA en comparación con el MMSE. Sin embargo, se identificaron áreas de mejora en la subdimensión de orientación temporal y en la adaptación lingüística de ciertos elementos.
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 | 0.007 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| 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".