Acuerdo intra-interobservador en las pruebas Minimental State Examination (MMSE) y Montreal Cognitive Assessment (MoCA test) aplicados por personal en entrenamiento
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.
Bibliographic record
Abstract
Introducción: en el proceso del diagnóstico neuropsicológico, los instrumentos de tamizaje cognitivo, son una herramienta útil en la identificación de cambios mentales del sujeto, en momentos puntuales o a través del tiempo. Su uso se fundamenta en el análisis psicométrico. Objetivo: determinar el acuerdo inter e intra-observador en el MoCA test y el MMSE, aplicado por profesores y estudiantes en procesos de entrenamiento de tamización cognitiva. Materiales y métodos: a los estudiantes y profesores en entrenamiento en la puntuación del MoCA test y el MMSE, se les presentó un video en dos sesiones, con un intervalo de 5 meses, mostrando el desempeño de dos adultos mayores, respondiendo el MoCA test y el MMSE, previo consentimiento informado. Se compararon los puntajes dados en las dos sesiones por los sujetos en entrenamiento, con los de ellos mismos (intra-observador), usando el coeficiente de concordancia y correlación de Lin(rho) y con los del grupo restante (inter-observador) usando el coeficiente de correlación intra-clase (ICC). Resultados: participaron 46 evaluadores. Se encontró alta confiabilidad inter-observador para el MoCA (ICC=0.86), pero baja para el MMSE (ICC=0.24) y baja confiabilidad intra-observador tanto para el MoCA (rho paciente 1=0.012 y rho paciente 2=0.152) como para el MMSE (rho paciente 1=0.008 y rho paciente 2=0.012). Aunque los puntajes difirieron, las clasificaciones diagnósticas realizadas por los evaluadores fueron similares a las del patrón de oro. Conclusión: la correcta aplicación del test, requiere varios entrenamientos, y aunque hubo pocas diferencias entre los puntajes, los errores cuando se está cerca del punto de corte propuesto, aumentan el riesgo de sesgo.
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Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.003 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.039 | 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 it