GAMBARAN FUNGSI KOGNITIF DENGAN INA-MoCA DAN MMSE PADA PENDERITA POST-STROKE DI POLIKLINIK SARAF BLU RSUP KANDOU MANADO NOVEMBER - DESEMBER 2014
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: In stroke patients there are damages of neurons resulting in disabilities of sensoric, motoric, and cognitive functions. Evaluation of cognitive function is needed to determine the level of functional ability that is useful in management and prognosis. This study aimed to obtain the cognitive function of post-stroke patients in Neurology Clinic Prof. Dr. R. D. Kandou Hospital Manado form November-December 2014 by using INA-MoCA and MMSE. This was a descriptive study with a cross sectional design. There were 35 patients as samples. The results showed that most of the patients were males (48.57%), age group 56-65 years old (37.1%), high school education (45.7%), and ischemic type stroke (97.1%). There were 97.1% of patients with INA-MoCA score <26. Moreover, there were 91.4% of patients with normal MMSE score, 5.7% probable, and 2.9% definite.Keywords: cognitive function disturbance, INA-MoCA, MMSE, post strokeAbstrak: Pada pasien stroke terjadi kerusakan sel-sel neuron yang dapat berakibat kecacatan fungsi sensoris, motoris, maupun kognitif. Evaluasi fungsi kognitif sangat diperlukan untuk menentukan tingkat kemampuan fungsional yang berguna untuk penanganan dan prognosis. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan gambaran fungsi kognitif yang diperiksa dengan INA-MoCA dan MMSE pada penderita post-stroke di poliklinik saraf BLU RSUP Prof. Dr. R. D. Kandou Manado. Penelitian ini menggunakan metode deskriptif dengan desain potong lintang. Sampel berjumlah 35 pasien dengan karakteristik populasi paling banyak laki-laki 48,57%, kategori umur 56-65 tahun 37,1%, tingkat pendidikan SMA 45,7%, tipe stroke iskemik 97,1%. Pasien dengan skor INA-MoCA <26 sejumlah 97,1%. Dengan skor MMSE terdapat 91,4% pasien Normal, 5,7% Probable, dan 2,9% Definite.Kata kunci: gangguan fungsi kognitif, INA-MoCA, MMSE, post stroke
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,013 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».