Evaluación de Estimulación Cognitiva en Pacientes con Deterioro Cognitivo Leve Mediante un Estudio Analítico, Aleatorizado y Doble Ciego
Bibliographic record
Abstract
Introducción: El envejecimiento de la población aumenta el interés científico por identificar las fases previas a la demencia. El concepto de deterioro cognitivo leve (DCL) incluye pacientes con problemas cognitivos demostrados pero que mantienen su funcionalidad. No existen medidas farmacológicas capaces de frenar la progresión a demencia de un porcentaje de estos pacientes, si bien la estimulación cognitiva (EC) podría ser una herramienta terapéutica. Metodología: Se realizó un ensayo clínico aleatorizado doble ciego con 38 pacientes DCL a quienes se les realizó seguimiento mediante test neuropsicológicos y de funcionalidad durante un año. Se impartió EC al grupo intervención. Resultados: El análisis estadístico mostró diferencias significativas en los resultados cuantitativos del test Montreal Cognitive Assessment (MoCA) entre el grupo intervención y control. Asimismo, existió una clara tendencia positiva sin alcanzar la significación estadística en la evolución de los parámetros neuropsicológicos y en la tasa de conversión a demencia, pero no así a nivel de funcionalidad. Conclusiones: Se prevé que la demencia triplique su prevalencia en el año 2050 siendo necesario el estudio de fases prodrómicas. A pesar de no lograr significación, la EC puede ser una terapia beneficiosa en esta situación. El MoCA es una herramienta útil en el diagnóstico y seguimiento de estos pacientes.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 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 | 0.000 |
| 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".