PENGARUH HIPERTENSI TERHADAP FUNGSI KOGNITIF PADA LANJUT USIA
Notice bibliographique
Résumé
Latar belakang: Hipertensi dapat mengganggu sirkulasi aliran darah otak yang dapat menyebabkan gangguan fungsi. Salah satunya dapat timbul gangguan fungsi kognitif. Tujuan: Menilai fungsi kognitif pada lanjut usia yang menderita hipertensi Metode: Jenis penelitian adalah observasional dengan desain belah lintang. Dilaksanan di poli rawat jalan instalasi geriatri Rumah Sakit Dr.Kariadi Semarang. Pada bulan april sampai mei 2014. Subjek penelitian adalah pasien rawat jalan di instalasi geriatri (n=49). Pengukuran tekanan darah dilakukan dengan tensimeter air raksa merek NOVA, sedangkan Fungsi kognitif diukur dengan tes Montreal Cognitive Assesment versi Indonesia (MoCa-Ina). Uji hipotesis menggunakan uji korelasi spearman. Hasil: Hasil pemeriksaan fungsi kognitif pada 49 subjek penelitian didapatkan 38 subjek mengalami gangguan fungsi kognitif, pada subjek yang saat ini menderita hipertensi atau yang kurang dari 5 tahun didapatkan hasil yang tidak signifikan (p=0.847). Sedangkan nilai p bermakna didapatkan pada subjek yang memiliki riwayat hipertensi lebih dari 5 tahun memiliki fungsi kognitif yang terganggu sebanyak 38 subjek, dengan persentase sebesar 77,5% dengan hasil yang signifikan (p=0.001) dengan rasio prevalensi sebesar 21,1. Kemudian fungsi kognitif yang paling banyak terganggu adalah pada fungsi atensi (p=0,020). variabel lain yang memiliki nilai signifikan terhadap fungsi kognitif adalah adalah merokok, lamanya riwayat hipertensi, dan pendidikan. Kesimpulan: Riwayat menderita hipertensi yang lebih dari 5 tahun menyebabkan penurunan fungsi kognitif terutama pada fungsi atensi.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».