Evaluation of cognitive functions in family physician practice using Montreal test
Bibliographic record
Abstract
Tyrimo tikslas. Įvertinti Montrealio testo (MoCA) naudą diagnozuojant pažinimo funkcijų sutrikimų (PSF) 65 metų ir vyresniems asmenims šeimos gydytojo praktikoje. Metodika. Atliktas skerspjūvio tyrimas. Dalyvauti tyrime pakviesti 65 metų ir vyresni pacientai, apsilankę pas šeimos gydytoją, kuriems iki tyrimo nebuvo nustatytas PFS. Tyrėjai atliko MoCA testą, apklausė pacientą, peržiūrėjo paciento ambulatorinę kortelę ir duomenis registravo specialiai šiam tyrimui sudarytoje anketoje. Rezultatai. Tyrime dalyvavo 401 pacientas. PFS nustatytas 78,1 proc. tiriamųjų. Normalus MoCA testo rezultatas buvo dažnesnis moterų (25,4 proc.) nei vyrų (16,1 proc.) grupėje (p<0,05). 44,6 proc. visų apklaustųjų nustatytas lengvas pažinimo funkcijų sutrikimas: 93,5 proc. vyresnių nei 80 metų amžiaus grupėje ir 64,5 proc. jaunesnių nei 70 metų grupėje. Statistiškai patikimo ryšio tarp praeinančio smegenų išemijos priepuolio, patirtos galvos traumos, persirgto insulto arba miokardo infarkto, arterinės hipertenzijos, išeminės širdies ligos (IŠL), atliktos širdies vainikinių kraujagyslių revaskulizacijos, bendrosios anestezijos taikymo ir mažesnio MoCA testo rezultato nenustatyta. Išvados. MoCA testą šeimos gydytojas gali naudoti ankstyvam PFS nustatyti. MoCA testas jautrus nustatant lengvą PFS. PFS daugėja su amžiumi. Moterims PFS atvejų nustatyta statistiškai patikimai mažiau nei vyrams.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 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".