Características del estado cognitivo a través del test Montreal Cognitive Assessment en personal naval post accidente cerebrovascular. Hospital Centro Médico Naval: 2023 - 2024
Bibliographic record
Abstract
Determina las características del estado cognitivo del personal naval post accidente cerebrovascular en el Hospital Centro Médico Naval. Como primer punto se encuentra la evaluación del estado cognitivo en pacientes que han experimentado un accidente cerebrovascular (ACV) es esencial para comprender el impacto de la lesión cerebral en sus funciones mentales y planificar una atención adecuada. El test Montreal Cognitive Assessment (MoCA) ha evolucionado hasta ser un método de evaluación confiable debido a su sensibilidad en la detección de déficits cognitivos y su capacidad para evaluar múltiples dominios cognitivos. La justificación para la utilización del MoCA en pacientes post-ACV radica en varios aspectos. En primer lugar, el ACV a menudo resulta en daño cerebral que puede afectar diversos déficit neurológicos, afectando la memoria, la atención o habilidades más complejas. La evaluación sistemática con el MoCA permite una detección temprana de estos déficits, lo que puede ser crucial para la intervención y rehabilitación temprana. Además, el MoCA aborda la necesidad de una evaluación cognitiva más detallada que la que puede proporcionar una simple escala de coma o evaluación neurológica básica. Su enfoque en áreas específicas como la ejecución de tareas, el lenguaje y la memoria visoespacial ofrece una visión más completa del estado cognitivo del paciente.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".