Cambios en la función cognitiva antes y después de la Terapia Electroconvulsiva en pacientes del Instituto Nacional de Salud Mental “Honorio Delgado – Hideyo Noguchi”
Bibliographic record
Abstract
El presente estudio tuvo como objetivo determinar si existen cambios en la función cognitiva antes y después de la Terapia Electroconvulsiva (TEC) en pacientes del Instituto Nacional de Salud Mental “Honorio Delgado – Hideyo Noguchi”. La investigación es de enfoque cuantitativo, con diseño observacional, analítico, longitudinal y prospectivo, evaluándose la función cognitiva en dos momentos: dentro de las 24 horas previas al inicio de la TEC y dos semanas después de la última sesión. La población estuvo conformada por pacientes atendidos en dicha institución que tengan indicada la TEC como parte de su tratamiento psiquiátrico durante el periodo noviembre 2025 a abril 2026; la muestra se seleccionará mediante muestreo consecutivo, estimándose un tamaño muestral de 45 pacientes, con una meta de reclutamiento de hasta 54 considerando posibles pérdidas. La técnica empleada será la observación, utilizando como instrumento una ficha de recolección de datos para variables sociodemográficas y clínicas, y la aplicación de la escala Montreal Cognitive Assessment (MoCA) versión 8.3 en español, certificada para su uso en el Perú. Se concluye que el estudio permitirá identificar posibles variaciones en el rendimiento cognitivo asociadas a la TEC en la población evaluada.
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 | 0.003 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 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) | 0.002 | 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".